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Self-hosting: guida passo-passo

In Gonka, le GPU elaborano le richieste delle reti neurali della rete e ricevono token GNK per ogni richiesta completata.

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Requisiti hardware

Network Node (server di rete)

CPU 16 core (amd64)
64GB+ RAM
1TB NVMe SSD
Rete 100Mbps+

ML Node (nodo di calcolo)

MLNode: MiniMax M2.7 — 3.0.14 o superiore, DeepSeek V4 Flash — 3.0.16 o superiore, GLM-5.3-Flash — 3.1.0 (non 3.0.17)
Go 1.22.8, Docker Desktop 4.37+, Java 19+
NVIDIA GPU (generazione più recente di Tesla)
Minimo 320GB di VRAM in totale per ogni container MLNode
Le GPU nel node si possono combinare — basta che riescano a contenere i modelli approvati dalla governance e superino il PoC
Configurazione di riferimento: 8xH200 per nodo
NVIDIA Container Toolkit, CUDA Toolkit 12.6-12.9 (la versione si vede con nvidia-smi); per GLM-5.3-Flash — driver CUDA 13 (580+)

Consiglio: Non hai GPU proprie? Noleggia bare-metal da provider GPU da ~$11,600/mese per 8xH100.

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Passaggi di configurazione

01 Installa inferenced CLI

Scarica l'archivio CLI per il tuo sistema operativo (v0.2.16 o superiore) da GitHub releases.

# Scarica e installa inferenced CLI
wget https://github.com/gonka-ai/gonka/releases/download/release/v0.2.16-post1/inferenced-linux-amd64.zip
unzip inferenced-linux-amd64.zip
chmod +x inferenced
sudo mv inferenced /usr/local/bin/inferenced

02 Crea una chiave cold wallet

Il cold wallet viene utilizzato per gestire il nodo e ricevere le ricompense.

inferenced keys add cold-wallet

Salva la frase mnemonica in un posto sicuro!

03 Clona il repository e configura

git clone https://github.com/gonka-ai/gonka.git -b main
cd gonka/deploy/join
cp config.env.template config.env
# Modifica config.env — inserisci i tuoi parametri

04 Scarica i pesi del modello

Modelli di rete attivi — MoE FP8 (attualmente MiniMax M2.7, DeepSeek V4 Flash e GLM-5.3 Flash; il set è definito da governance). Caricamento dei pesi tramite HuggingFace CLI. Scopri di più →

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
# use the current model id from the network config / governance (example: MiniMax M2.7)
huggingface-cli download MiniMaxAI/MiniMax-M2.7

05 Avvia i servizi Docker

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.mlnode.yml pull
source config.env && docker compose up tmkms node -d --no-deps

06 Registrati on-chain

Sul server crea una chiave operativa (warm) e registra l'host, poi sulla macchina locale dove risiede la chiave fredda concedi alla chiave warm i permessi per le transazioni di servizio.

# Sul server, nel container api: crea una chiave operativa (warm)
docker compose run --rm --no-deps -it api /bin/sh
printf '%s\n%s\n' "$KEYRING_PASSWORD" "$KEYRING_PASSWORD" | inferenced keys add "$KEY_NAME" --keyring-backend file

# Nello stesso posto: registra l'host nella rete
inferenced register-new-participant \
    $DAPI_API__PUBLIC_URL \
    $ACCOUNT_PUBKEY \
    --node-address $DAPI_CHAIN_NODE__SEED_API_URL

# Sulla macchina locale: concedi i permessi alla chiave warm (commissione 0.002 GNK)
inferenced tx inference grant-ml-ops-permissions \
    cold-wallet <warm-key-address> \
    --from cold-wallet \
    --gas 2000000 --gas-prices 1ngonka \
    --node <seed-api-url>/chain-rpc/

Da ottobre 2026 (aggiornamento di rete v0.2.16) la concessione dei permessi è a pagamento: senza --gas-prices la rete rifiuta la transazione con l'errore insufficient fee. Con --gas 2000000 e un prezzo di 1 ngonka per gas la commissione è 0.002 GNK. Tieni una scorta di GNK sul wallet freddo: da lì vengono addebitate anche le commissioni della chiave warm — la guida ufficiale consiglia di iniziare con 10 GNK.

07 Configura SSL e avvia

Configura il DNS (Cloudflare/AWS/GCP/Azure/DO/Hetzner), ottieni il certificato SSL, avvia la rete completa e verifica la registrazione.

source config.env && \
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.mlnode.yml up -d

# Controlla lo stato del nodo
curl http://<PUBLIC_IP>:8000/chain-rpc/status

# Verifica la registrazione
curl http://node2.gonka.ai:8000/v2/participants/<cold-wallet-address>

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Cosa influenza la redditività

Weight (peso): peso base = 20% automaticamente. Il restante 80% viene attivato bloccando GNK come collaterale. Scopri di più →
Prestazioni GPU: più potente è la scheda grafica, maggiori sono le richieste della rete neurale elaborate per round.
Utilizzo della rete: con un carico del 40-60% il prezzo è stabile. Oltre il 60% il prezzo aumenta (maggiori entrate per richiesta).
Ricompense eque: Il sistema verifica automaticamente ogni calcolo (<10ms) e distribuisce equamente le ricompense. Durante gli aggiornamenti della rete, c'è un periodo di transizione (~5 ore) in modo che nessuno perda guadagni. Scopri di più →

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