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。
本答案来源于文章《Akash Network:去中心化GPU算力交易平台》