Grüße NuNetopianer,

NuNet freut sich, bekannt geben zu können, dass NuNet am 28. April um 13:00 Uhr UTC unser öffentliches Alpha-Testnetz für unsere Community veröffentlichen wird. Wir werden mehrere Testkampagnen starten, um einzelne Komponenten mit unserer Community zu testen, und Tester für ihre Teilnahme belohnen. Weitere Informationen zu den gestaffelten Tests werden wir morgen mit unserem offiziellen Start veröffentlichen.

Wie bereits angekündigt, werden wir Public Alpha mit unserem dezentralen ML-Anwendungsfall veröffentlichen, der es Benutzern ermöglicht, sowohl latente CPU- als auch GPU-Ressourcen zu integrieren, die von Dienstanbietern zum Ausführen von Rechenjobs auf der NuNet-Plattform verwendet werden und in NTX (NuNets Dienstprogramm) vergütet werden Token) für den Job.

Bevor wir uns mit den technischen Elementen befassen, wollten wir das Ziel der Veröffentlichung im Testnetz und die Kernelemente der öffentlichen Alpha erläutern, um unserer Community ein besseres Verständnis des erläuterten Prozesses zu ermöglichen.

NuNet Test Net-Start

Wie bereits erwähnt, werden wir Public Apha mit Cardano Testnet-Integration starten. Unser Hauptaugenmerk liegt auf einer sicheren und robusten Plattform, die wir mithilfe der Community und Prüfern erreichen möchten. Speziell mit dieser Testnet-Version bauen wir unsere Dokumentationsseite und unsere Entwickler-Tooling-Pipeline aus, um Community-Testern die Möglichkeit zu geben, den größtmöglichen Beitrag zur öffentlichen Alpha-Version der Veröffentlichung im Mainnet zu leisten.

In der folgenden Tabelle sind die Testphasen aufgeführt:

NuNet wird Test Net Public Alpha mit Test-NTX-Token starten. Wir haben im PreProd Cardano-Netzwerk einen Smart Contract implementiert, um NTX-Gelder des Dienstleisters zu sperren und Rechneranbieter für die Nutzung ihrer Ressourcen zu belohnen.

Kernelemente (Wortschatz)

Dienstleister

In NuNet bezieht sich der Begriff „Dienstanbieter“ auf die Einzelperson oder Gruppe, die Rechenjobs auf der dezentralen Community-Hardware von NuNet bereitstellen möchte. Dabei kann es sich um eine Anwendung, einen Anwendungsentwickler oder einen unabhängigen Anwendungsfallentwickler handeln, der der Öffentlichkeit Zugang zur Nutzung seines Dienstes bietet, der NuNet als Infrastruktur zur Unterstützung seiner Rechenanforderungen nutzt.

Computeranbieter

Der Begriff „Rechneranbieter“ bezieht sich auf eine Person, die ihr Gerät auf der NuNet-Plattform integriert hat, um Rechenleistung bereitzustellen.

Orakel

​​NuNet Oracle wird für die Validierung der Ergebnisse von Rechenjobs und die Lösung von Streitigkeiten mit NTX verantwortlich sein.

DMS

Der Begriff DMS bezieht sich auf „Device Management Service“, bei dem es sich im Wesentlichen um die NuNet-Plattform selbst handelt. Es handelt sich um die leichte Binärdatei, die eine sichere Peer-to-Peer-Verbindung zwischen allen Computern im Netzwerk herstellt.

Dienstanbieter-Dashboard

Wir bezeichnen das Service Provider Dashboard als die Schnittstelle, über die Service Provider Jobs auf NuNet bereitstellen können. NuNet Public Alpha auf Testnet verfügt über einen spezifischen Anwendungsfall zum Testen – ML auf GPU und CPU. Das bereitgestellte Service Provider Dashboard implementiert eine Benutzeroberfläche, die für die Bereitstellung zugehöriger Computerjobs über NuNet erforderlich ist.

Dashboard für Computeranbieter

Hier können Anbieter ihre Token für die auf ihren Geräten ausgeführten Arbeiten einfordern.

Dezentrales ML auf NuNet

Das folgende Diagramm zeigt die Abfolge des GPU-ML-Anwendungsfalls (maschinelles Lernen), der der primäre Anwendungsfall für das Public Alpha Testnet ist. Das Geschäftsziel der Implementierung dieser Sequenz besteht darin, einem Benutzer die Ausführung eines ML-Dienstes auf einer NuNet-Maschine zu ermöglichen und NTX-Tokens an den Maschinenanbieter für die Rechenressourcen zu zahlen, die zur Ausführung des ML-Dienstes verwendet werden.

Betrachtet man den Dienstanbieter, wird die folgende Reihenfolge verwendet, um einen Job auf der NuNet-Plattform auszuführen. Es ist in fünf Abschnitte unterteilt, um das Verständnis des Prozesses zu erleichtern:

Abschnitt 1: Benutzeranforderungen zum Ausführen eines Rechenjobs – Service-API

1. Der Dienstanbieter füllt die Jobinformationen im NuNet Service Provider Dashboard aus und fordert anschließend die Ausführung eines Compute-ML-Jobs und die Übermittlung aller Parameter an.
2. Der ML-Benutzer authentifiziert sich auf einer Web-Benutzeroberfläche und fügt dann die URL des ML-Modellprojekt-Links ein – PyTorch/TensorFlow (vorzugsweise ein GitHub/GitLab/Git-basierter Repository-Link).
3. Wenn der Datensatz, der mit dem ML-Projekt verwendet werden soll, separat gespeichert wird, kann seine URL wie im obigen Beispiel im ML-Code-Beitragsworkflow beschrieben angegeben werden .
4. Der ML-Benutzer authentifiziert sich auf einer Web-Benutzeroberfläche und gibt dann die geschätzte Zeit ein, die für die Ausführung des ML-Jobs erforderlich ist.
5. Der Dienstanbieter verbindet dann sein Eternl- oder Nami-Wallet und bestimmt die maximale Menge an NTX-Tokens, die vor Ort über das Cardano-Netzwerk zu zahlen sind.

1. Vom DMS des Dienstanbieters wird eine Anfrage an das DMS auf dem Computer des Computeranbieters gesendet, um zu prüfen, ob es geeignet ist.
2. Der Dienstleister erhält eine Liste der Maschinen, die seinen Auftrag ausführen können. Diese Liste wird nach weichen Einschränkungen priorisiert und wählt das am besten geeignete Gerät aus.
3. Wird kein passendes Gerät gefunden, sendet das DMS eine Meldung mit Begründung an den Dienstleister zurück und bricht den Ablauf ab.

1. Wenn eine geeignete Verbindung besteht , fordert das DMS auf der Maschine des Dienstanbieters einen Preis auf dem DMS der Maschine des Computeranbieters an.
2. Dieser Preis wird dann auf dem Rechner des Rechneranbieters deklariert.
3. Der Preis wird dann an das DMS des Dienstanbieters zurückgegeben und prüft, ob der Preis dem vom Dienstanbieter zulässigen Gesamthöchstpreis entspricht.
4. Wenn der Preis außerhalb des vom Dienstanbieter zulässigen Höchstpreises liegt, wird eine Fehlermeldung mit einer Erklärung an den Dienstanbieter gesendet.

Berechneter Preis außerhalb der Grenzen

Berechneter Preis im Rahmen

1. Wenn der Preis innerhalb der von NTX angebotenen Grenzen liegt, werden alle Preisinformationen vom DMS des Dienstanbieters an das DMS des Computeranbieters gesendet.
2. Diese Daten werden auch an das Service Provider Dashboard zurückgegeben, um den Service Provider darüber zu informieren, dass eine geeignete Verbindung besteht.
3. Der Dienstanbieter verbindet sein Wallet mit dem Dienstanbieter-Dashboard und unterzeichnet den Smart Contract.
4. Die NTX-Tokens werden im Smart Contract gespeichert, bis der Auftrag abgeschlossen ist.

1. Sobald die NTX-Tokens treuhänderisch hinterlegt und der Vertrag unterzeichnet wurden, überträgt das DMS des Dienstanbieters den Auftrag automatisch an den Computer des Computeranbieters.
2. Der Computer des Computeranbieters lädt automatisch das Docker-Image herunter, das den Dienst enthält.
3. Der Dienst wird automatisch ausgeführt.
4. Die Telemetriedaten vom DMS des Computeranbieters werden an die Statistikdatenbank gesendet.

• Sobald der Job ausgeführt wurde, überprüft das DMS des Computeranbieters die Ergebnisse in der Statistikdatenbank, um festzustellen, ob der Job erfolgreich ausgeführt wurde.
• Die auf dem Treuhandkonto befindlichen Mittel werden für die Maschine freigegeben, die die Rechenarbeit wie vereinbart ausgeführt hat, wenn die Arbeit ordnungsgemäß überprüft wurde.

• Wenn der Auftrag nicht erfolgreich war, wird das Geld mit einer Fehlermeldung an das Wallet des Dienstleisters zurückerstattet.

• Wenn der Auftrag teilweise abgeschlossen wurde, wird der Prozentsatz der Token 1.) für nicht abgeschlossene Arbeiten an den Dienstanbieter zurückgegeben und 2.) für abgeschlossene Arbeiten an den Rechenanbieter übergeben.

• Haftungsausschluss: Obwohl dies Teil des vollständigen Systems ist, werden wir es nicht für öffentliche Alpha-Testnet-Tests implementieren. Mit Belohnungen beschäftigen wir uns nur im Erfolgsfall. Eine Rückerstattung im Falle eines Fehlers oder einer teilweisen Rückgabe ist noch nicht implementiert.

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