Gensyn是一個分佈式計算網絡，用於訓練 AI 模型。該網絡使用區塊鏈來驗證深度學習任務是否已正確執行，並通過命令觸發支付。
RL Swarm 是一個開源系統，用於通過互聯網進行點對點強化學習。運行 swarm 節點允許您針對 swarm 智能訓練您的個人模型。每個 swarm 作為一個組執行 RL 推理，並使用一個 gossiping 系統 （Hivemind） 進行模型之間的協作改進。您還可以將您的節點連接到 Gensyn 測試網，以接收一個鏈上身份，該身份會隨著時間的推移跟蹤您的進度。
RL Swarm 是完全開放且無需許可的，這意味著您可以在家中的基本消費類筆記本電腦或雲中強大的 GPU 上運行它。您還可以嘗試不同的模型，看看哪些模型性能最佳。
運行指南
注意：CPU別折騰了，沒得搞，得GPU，DC裡面GPU一會就出分了，我CPU一天了沒動靜。
要求：
arm64 或 x86 CPU，最低 16GB RAM
或者
CUDA 設備（官方支持）：
- RTX 3090 RTX 3090 （英語）
- RTX 4090
- A100 A100 系列
- H100 H100 系列
同時需要有
- Python >=3.10 (for Mac, you will likely need to upgrade)
Python >=3.10（對於 Mac，您可能需要升級）
推薦使用VAST租用GPU服務器跑算力GPU首選，如果不想租用GPU也可以試試VPS或者杜甫。
1.關於鏈接服務器和購買VPS服務器可以看這個教程。
2.查看服務器上python的版本(如果沒有安裝VENV複製下面的命令安裝)
python --versionsudo apt updatesudo apt install python3-venv
3.克隆倉庫
git clone https://github.com/gensyn-ai/rl-swarm.git
運行swarm，如果沒安裝screen需要先安裝（sudo apt update && sudo apt install screen -y）
cd rl-swarmscreen -S gensynpython3 -m venv .venvsource .venv/bin/activate./run_rl_swarm.sh
等出現Waiting for userData.json to be created…
Waiting for userData.json to be created…後，瀏覽器打開http://ip:3000/
點擊登陸之後進入驗證環節
無法獲取驗證碼，在英文區有個大佬給了教程：這是他的github
將 ngrok 安裝在同一 vps 上的不同選項卡中（不要關閉運行 gensyn 的上一個選項卡），finalshell裡面再添加一個終端，鏈接相同的服務器
運行
wget https://bin.equinox.io/c/bNyj1mQVY4c/ngrok-v3-stable-linux-amd64.tgz && tar -xvzf ngrok-v3-stable-linux-amd64.tgz && sudo mv ngrok /usr/local/bin/
在這裡註冊賬號https://ngrok.com/，使用郵箱。
現在轉到 Your authtoken 部分，然後單擊“show authtoken”選項，然後複製該命令
在終端運行你粘貼的命令
ngrok config add-authtoken $YOUR_AUTHTOKENngrok http 3000
然後出現下圖
複製箭頭指向的域名，在瀏覽器打開
點擊訪問網站，就進入我們剛才的login界面，然後使用你的gmail獲取郵箱即可，郵箱很快能收到驗證碼
然後就生成了碼,有個是或者否的輸入，輸入N回車。
現在按Ctrl + A 再加D分離會話。
如果要查看運行日誌可以終端粘貼：screen -r 1281445.gensyn（數字代碼改為你自己的）
訪問瀏覽器輸入你的名字查看你的節點，找到日誌裡面的hello，後面有[]裡面就是你的節點名字。需要training 3 stages之後才能在dashboard看到你的名字，如果搜不到，那麼就沒訓練3個，慢慢等。下面第二張圖搜索框裡面的名字忽略，用hello後面的去搜。在排行榜的前 100 名才會顯示。
