# Установка ноды Dria By [Investment Hollow](https://paragraph.com/@invhollow) · 2025-04-03 --- В данном руководстве разбираем установку новой ИИ-ноды Dria. Схема работы ноды крайне похожа на Gaia, наша нода будет получать задания для обработки в LLM-моделях, за успешное выполнение заданий мы будем получать очки $DRIA. Разница заключается лишь в том, что нагрузку подают сами создатели проекта. Подготовка ---------- Требований к железу у этой ноды больше, чем у Gaia. К большому сожалению, на сервере с 4 ядрами запустить ничего не получится - данная нода просто не поддерживает такие слабые модели. Вам потребуется минимум 8 ядер, учитывайте это -- возможно вам нужно докупить сервера помощнее. Но вот на 8 ядрах все работает просто замечательно и фарм очков очень хороший. ОС как обычно Ubuntu 22.04. Для работы нам потребуется Ollama - это софт для загрузки из публичного репозитория и локального запуска свободно распространяемых LLM-моделей. Устанавливается быстро и просто. `curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh` Настраивать её не нужно, нода сама её найдет, Ollama просто слушает дефолтный порт 11434. Также подготовьте приватник от вашего кошелька "для нод". Кошелек здесь выступает как идентификатор ноды, и не более того. Каждую ноду надо запускать из-под нового кошелька. В будущем разработчики выкатят пользовательский интерфейс на сайте, где можно будет связать все ваши ноды. Установка --------- Скачиваем и запускаем скрипт от разработчиков `curl -fsSL https://dria.co/launcher | bash` После завершения скрипта не забываем выполнить команду `source ~/.bashrc` Все управление нодой осуществляется через один исполняемый файл. Сперва - настройка, нужно выбрать модель. Лирическое отступление про выбор модели: задания распределяются между моделями неравномерно. Чем больше заданий идет на определенный тип модели тем больше вы заработаете очков (разница ощутима, проверено). Поэтому ставить нужно _актуальные_ модели из числа тех что вы тянете. На данном [сайте](https://dria.co/edge-ai) разработчики публикуют статистику какие модели сейчас актуальны (выполняют большее число задач). ![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/99dd783cb160c74655c1dbb070cf0713.png) Как видим из скрина, больше всего задач летит в qwen2.5:7b-instruct-fp16. Это **очень тяжелая модель**. Для запуска такой махины вам потребуется минимум видеокарта RTX3090. Даже жирный сервер с кучей ядер её не запустит. Вторая по популярности - GPT-4O. И это не какая-то китайская подделка запускаемая локально, это тот самый ЧатГПТ. В данном проекте вы можете с помощью ноды Dria "проксировать" запросы в данную нейросеть. Ведь использование данной модели - платно, при чем OpenAI тарифицирует обращения по API по токенам (10$ за миллион токенов). А вы можете взять расходы по оплате яхты Сэма Альтмана на себя, получая за обработку запросов в публичной нейросети пойнты проекта. То есть можно еще и участвовать не вкладывая сами мощности, а оплачивая доступ к чужим мощностям. Достаточно неплохой вариант для буста по очкам если есть иностранная карта для оплаты. Наконец третья в списке модель - Llama3.2:1B. И вот её-то мы и будем запускать. Она хорошо работает на 8 ядрах и стабильно фармит пойнты. В будущем более актуальной может стать другая модель - тогда можно будет переключить ноду на её использование. Следите за данным сайтом или апдейтами в канале. Возвращаемся к выбору модели. Запускаем настройку! `dkn-compute-launcher setup` Указываем приватник от кошелька ноды, который станет её идентификатором. Далее у нас будут спрашивать API-ключи просто нажимайте Enter ничего не вводя, мы их не используем. Наконец, откроется диалоговое меню в терминале. ![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/e9dd3484fbcf4538bf31e697f2e8f865.png) Переходим в Models -> Ollama -> в списке находим **Llama3.2:1B** (Не перепутайте версию Llama! Их там много. Найдите строчку в точности совпадающую с нужным названием. Запустите Llama 3.1:1B и пойнтов никаких не будет, хотя работать все будет!) отмечаем выбор пробелом и сохраняем настройки на Enter. Нода готова к запуску. Дальше важный момент - перед запуском каждый раз проводится тест на производительность выбранной модели на вашей ВМ. Этот тест требует, чтобы ваша модель выдавала как минимум 15 токенов ответа в секунду, если хотя бы тысячной долей меньше - не запустится. В момент проведения теста критически важно чтобы на машине ничего лишнего запущено не было. Даже небольшой фоновый процесс может занимать ресурсы процессора и вам не хватит каких-нибудь 0.01 для запуска. Поэтому я рекомендую делать запуск после ребута - так выше вероятность пройти тест. Если не проходите - пробуйте снова и снова, раз на 5ый максимум на 8 ядрах должно получится (на контабо по крайней мере получается). При ошибке запуска нода напишет что тест провален и результат, в случае успеха - запустится и пойдут логи. Запускаем строго в Screen! Давайте еще раз повторим Запуск сессии: `screen -S dria` Переподключение к этой сессии (посмотреть логи и очки): `screen -R dria` Если скрин что-то мычит и вякает в ответ при переподключении (так бывает) `screen -d -R dria` В сессии screen CTRL+C не нажимаем да и вообще ничего не нажимаем, читаем логи смотрим за пойнтами и онлайном. Если ребутаете сервер сессию screen придется пересоздать. `dkn-compute-launcher start` Молимся, бьем в шаманский бубен. Если все хорошо, увидите примерно такой вывод: ![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/0b056ae23a68ea081ab70b800bac99c2.png) Если не сразу выйдете в онлайн - ничего, бывает, через часик другой выйдете (хотя уже вроде пофиксили). Периодически возвращайтесь в сессию, следите за пойнтами и логами. Если логи остановились - нода зависла (увы, бывает). Тогда CTRL+C, reboot и свежий старт. Лидерборд смотрим на том же сайте, где актуальные модели. ![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/8d169f731aa45313c8f761d3ecc5c866.png) В топ-50% попасть вообще легко. Учитывая что нод всего 6000 -- это уже отличный результат! Дальше - будет видно, надеюсь прорвемся выше! Открываем новый терминал и указываем реферальный код `dkn-compute-launcher referrals` Далее - Enter referral code **mQ6UpOHDgsIPnazSElsg** ![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/56007ad41a81a379d2efc451e5340605.png) На этом всё! Следите за обновлениями в [нашем канале](https://t.me/investmenthollow) по данному проекту (и вашей нодой!), там же вы можете задать вопросы по установке и настройке. Желаем успехов, и до встречи в нейробудущем! --- *Originally published on [Investment Hollow](https://paragraph.com/@invhollow/ustanovka-nody-dria)*