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io.net Cloud 是最先进的去中心化计算网络，运行在去中心化物理基础设施网络 (DePIN) 中，允许机器学习工程师以相当集中式服务成本的一小部分访问分布式云集群。
官网：
官方Discord:
运行Io.net的worker，给平台提供算力出租服务，有人租用你提供的算里，即可获得对应的费用和Io币
具体可参考：
https://developers.io.net/docs/io-coin-1
Io.net只支持英伟达30系显卡以上或者其他类型更强的AI显卡和苹果M系列
同时不确定是否会给大陆地区空投，所以需要在服务器内安装梯子更改算力运行的地区
该教程只支持Linux系统的GPU服务器或者本地主机环境
如下教程是在今年2月初编写的，如有差异请加Discord进行答疑
Ubuntu 20.04< Exactly this version Ubuntu20或者更低系统
" without any docker pre-installed [ snap docker ]"
+16 GB of RAM. 16G内存
+500 GB Free Disk Space 500GB以上的硬盘空间
Internet Speed Download +1 GBs and +500 Mbps Upload with < 30ms ping. 网速要求
Test your internet from here: https://www.speedtest.net
NVIDIA GeForce RTX 30xx and RTX40xx series or better 显卡要求
如上是官方给出的要求，请自行参考
同时如果本地达不到这个要求的朋友，可以自己搜索GPU算例出租或者GPU服务器出租平台进行租用和运行
租用平台比如：
或者
创建实例的时候请留意使用的镜像，假如你租用的是第一家，请按如下选择
本地运行的朋友可以跳过这个步骤
如果懂服务器连接，可以跳过）
使用SSH远程链接服务器工具，连上服务器
这里我是使用的一个免费的SSH工具，链接如下
http://www.hostbuf.com/t/988.html
对应填入服务器连接信息并连接
（一般服务器连接信息在你购买的网站会提供）
请注意后面所用的命令都需要在Linux的Ubuntu系统内操作
1. 挂载硬盘
假如你是租用的GPU服务器，你需要手动挂载，本地的用户没挂载的也要进行相同的操作
fdisk -l 查看磁盘名称
系统里会有个200GB的磁盘名字是/dev/vdb（名字可能不同）
cd .. 退到根目录
mkdir -p /data/docker_data 创建docker镜像文件夹在根目录
mkfs -t ext4 /dev/vdb 格式化磁盘（/dev/vdb是磁盘名字）
mount /dev/vdb /data/docker_data 挂载磁盘到指定目录
输入lsblk 确保挂载成功
2. 装v2rayA**（可选步骤）**
这一步是为了防止不支持大陆的用户空投
所以你需要把服务器网络环境切换到大陆以外的地区
同时请注意租用的服务器都是在大陆，不确保网络环境是否正常，所以我建议大家给服务器都挂上梯子
本地用户如果网络已经翻墙可以跳过，不担心这个问题的租用用户也可以跳过
cd root 回到root目录
mkdir /etc/apt/keyrings
wget -qO - https://apt.v2raya.org/key/public-key.asc | sudo tee /etc/apt/keyrings/v2raya.asc
echo "deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/v2raya.asc] https://apt.v2raya.org/ v2raya main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/v2raya.list
sudo apt update
sudo apt install v2raya v2ray 如果网络不好，下载的时间会很慢
sudo systemctl start v2raya.service 启动v2rayA
然后就是登录V2rayA
网址是 ip:2017 比如http://45.123.321.123:2017/
导入v2ray订阅链接，选择日本地区和80端口的节点
我这里使用的V2ray梯子是，大家可以自行参考选择合适的梯子
https://juziyun996.xyz/auth/register?code=w1ep
节点可以自行选择，不要香港或者美国即可，最好东南亚或者日韩这样网速快
然后去到设置里面，内容参考如下截图进行设置
点击右上角运行
配置好后运行命令 curl ipinfo.io
看到地区是你选择vpn节点的地区和ip即可
3. 安装docker环境
进入Io.net的worker页面，创建新的worker
选项1 2 和 4 请按截图里的选择
复制如上红框里的命令分别在服务器里运行
运行完之后使用输入docker+回车，docker-compose+回车
有回显就说明安装成功
4. 改docker运行目录
改运行目录是为了woker的主镜像程序不会占用系统空间，所以需要让镜像运行在一开始挂载的磁盘里
打开文件 /usr/lib/systemd/system/docker.Service
大概在第十四行左右有如下开头的代码：
ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// --containerd=/run/containerd/containerd.sock
在尾部增加代码：
--data-root=/data/docker_data
最后变为：
ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// --containerd=/run/containerd/containerd.sock --data-root=/data/docker_data
/data/docker_data就是第一步磁盘挂载的目录
保存后重启docker，输入如下命令
systemctl daemon-reload
systemctl restart docker
输入 docker info | grep 'Root Dir'
检查是否显示为 Docker Root Dir: /data/docker_data* *是的话就修改成功了
5. 运行woker镜像
复制woker页面的命令，按顺序分别运行
这里需要等待一段时间给他下载镜像
到最后输入docker ps -a
最后在IMAGE下面会有两个镜像
*ionetcontainers/io-worker-monitor *和 ionetcontainers/io-worker-vc
（这两个镜像都需要等待一段时间下载和安装才能开始运行，如果名字不同没关系，只要按照步骤运行了即可）
出现了就说明运行成功了，然后需要等待一段时间下载同步状态
再刷新io.net的worker页面确认连接状态，跳转到worker的详细页面也要一段时间加载
状态为绿色即可，点击如下按钮就跳转到设备页面
最后正常显示且查看worker地区为v2ray设置的地区则运行成功
最后就是需要一直保持GPU服务器正常运行即可
由推特用户 @L4ttIc3 编写
作者Github：https://github.com/AGLcaicai
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