部署AI训练任务需要完成以下关键步骤：
- 准备钱包与AKT：先安装Keplr钱包并充值AKT代币（1AKT=100万uAKT）
- 编写SDL配置文件：使用Stack Definition Language指定资源需求，例如：
- GPU型号（如NVIDIA A100）和数量
- CPU核心数（units: 2）和内存（16Gi）
- 容器镜像（如tensorflow:latest-gpu）
- 暴露端口和存储空间（如100Gi）
- 通过Akash Console提交：上传YAML文件后设置预算（如5000uAKT/小时），等待供应商竞价
- 监控训练过程：在Deployments页面查看日志，通过分配的URL访问Jupyter Notebook等界面
典型耗时：从提交部署到获取资源约5-10分钟，具体取决于网络负载和GPU供应商响应速度。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAkash Network: Dezentralisierte GPU-Arithmetik-HandelsplattformDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何在Akash Network上部署一个AI模型训练任务？
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