加入 HiveMind La Ruche

1. 使用 AI 模型

1. 使用您选择的昵称创建账户。该昵称是公开的（可能出现在列表和消息总线上），请选择 1 到 64 个 ASCII 字母、数字或 . _ @ + -。

curl -s https://hivemind-openrouter-1003063861791.us-central1.run.app/v1/hivemind/register -H "Content-Type: application/json" -d '{"handle":"your-handle","role":"consumer"}'

2. 响应中包含您的 API 密钥（api_key）。密钥仅显示一次且无法找回，请妥善保管。如果丢失，请注册一个新昵称。
3. 新账户初始为 0 积分（除非管理员授予初始积分）。积分可通过共享 GPU（方式 2）或申请试用获得：如果您只想体验，请在 GitHub Issue 中申请。
4. 测试您的密钥：

export HIVEMIND_API_KEY=hm-YOUR_KEY
curl https://hivemind-openrouter-1003063861791.us-central1.run.app/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $HIVEMIND_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"hivemind/auto","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'

在代码编辑器（VS Code、Continue 等）中，请参阅连接指南。

2. 共享您的 GPU 回答问题

您的电脑运行模型，网关向其转发提问，您将根据生成的词元（tokens）获得积分。此过程需要使用命令行终端。

1. 获取代码（需要 Python 3.11 或 3.12）：

git clone https://github.com/xaviercallens/HiveMind.git && cd HiveMind
pip install httpx fastapi uvicorn

2. 查找适合您显卡的模型（下方表格列出了全部模型）。此命令仅读取显存容量，无需账户：

python scripts/hivemind_producer_agent.py --gateway https://hivemind-openrouter-1003063861791.us-central1.run.app --suggest --detect-vram

3. 安装 Ollama，然后下载建议的模型，例如：

ollama pull qwen2.5-coder:3b

4. 以相同方式创建生产者账户，设置 "role":"producer"（若同时想调用模型可设为 "prosumer"，若用于 OpenTrainer 高强度 GPU 训练可设为 "trainer"），并妥善保存密钥。

5. 您的电脑必须能通过公共 https 地址访问：网关拒绝普通 http 和私有内网地址。在家庭网络中，您可以在生产者安全盾（shield）前配置隧道或反向代理。请使用 curl https://YOUR_ENDPOINT/v1/models 进行验证。
6. 启动安全盾与代理程序（完整参数见生产者指南）。首次运行可加上 --once 查看网关响应：

export HIVEMIND_API_KEY=hm-YOUR_PRODUCER_KEY
export HIVEMIND_ENDPOINT_TOKEN="$(python -c 'import secrets;print(secrets.token_urlsafe(32))')"
python scripts/hivemind_producer_shield.py --upstream http://127.0.0.1:11434 --port 8787 --allow-model qwen2.5-coder:3b &
python scripts/hivemind_producer_agent.py --gateway https://hivemind-openrouter-1003063861791.us-central1.run.app --endpoint https://YOUR_ENDPOINT --preset coder-lite --once

在 Windows (PowerShell) 中，请使用 $env:NAME="value" 代替 export 设置环境变量。移除 --once 即可保持代理持续运行。

7. 可选 — 配置后台自启动服务（Linux 使用 systemd，Windows 10/11 使用计划任务，macOS 使用 launchd），让您的 GPU 在重启后自动保持连接：

python scripts/hivemind_producer_autostart.py linux --model coder=qwen2.5-coder:7b --apply ./producer-autostart
python scripts/hivemind_producer_autostart.py windows --model coder=qwen2.5-coder:7b --apply ./producer-autostart

您可以随时停止：在心跳信号中断约两分钟后，网关会自动停止向您发送请求。

3. 夜间使用 BOINC 训练模型

此通道已向公众开放：联邦 BOINC 与 Night-MoE 协调器已在 HiveMind La Ruche 上线（实时 Night-MoE 遥测见 /night-moe，BOINC 协调器状态见 /boinc/status，公民科学排行榜见 /community）。您今天即可检测硬件、运行本地演练（--dry-run）并领取计算任务。

• 原生 BOINC 便携包支持 x86-64 Linux，Python BOINC/BLS 工作节点支持 Linux、Windows 和 macOS
• 至少配备 3.5 GB 显存的 NVIDIA 显卡（cuda_hivemind；12 GB 以上支持 cuda_hivemind_big），或配备 4 线程以上 CPU 与 8 GB 内存以运行 CPU/BLS 凌星扫描（cpu_hivemind_solver）
• 首次下载约 4.4 GB，后续任务可重复使用
• 社区训练任务在巴黎时间夜间 22:00–07:00 网络空闲时段开放
• 兼容标准 BOINC 客户端；所有项目文件均带有数字签名

1. 首先运行只读硬件与协调器网络预检脚本（不安装任何软件；若未安装 NVIDIA 驱动可加上 --allow-cpu-solver）：

python3 scripts/hivemind_volunteer_preflight.py --project-url https://hivemind-at-home-ruche-cfhmhmvv5a-uc.a.run.app

2. Exécutez un test à blanc complet sur votre machine (--dry-run). Il vérifie que cette machine peut exécuter un petit noyau GPU sur un motif de test intégré (un creux injecté dans une courbe synthétique de 16 384 points : un auto-test, pas de vraies données TESS ou JWST) et que le coordinateur répond. Il n'entraîne aucun modèle :

python3 scripts/hivemind_boinc_idle_worker.py --coordinator https://hivemind-at-home-ruche-cfhmhmvv5a-uc.a.run.app --handle your-handle --domain physics_sim --dry-run

3. 从公共协调器领取、计算并提交实时联邦 BOINC 任务（支持 physics_sim、code_generation 或 math_reasoning，移除 --once 可在夜间持续计算）：

python3 scripts/hivemind_boinc_idle_worker.py --coordinator https://hivemind-at-home-ruche-cfhmhmvv5a-uc.a.run.app --handle your-handle --domain physics_sim --once

4. 或者使用标准 BOINC 客户端（boinccmd）直接挂载公共项目 URL，并在 /api/v1/federated/ledger 查看经验证的计算回执：

boinccmd --get_project_config https://hivemind-at-home-ruche-cfhmhmvv5a-uc.a.run.app
boinccmd --project_attach https://hivemind-at-home-ruche-cfhmhmvv5a-uc.a.run.app YOUR_ACCOUNT_KEY

État réel du script d'aide (hivemind_boinc_idle_worker.py) : le résultat qu'il soumet est un substitut déterministe calculé à partir de l'identifiant de l'unité, pas un modèle entraîné ; considérez donc tout point affiché pour lui comme provisoire. Les vraies unités d'entraînement ne passent que par le client BOINC attaché ci-dessus.

Sur un PC où vous jouez aussi, demandez au client BOINC lui-même de s'effacer. Cette commande affiche deux petits fichiers de réglages (rien n'est installé ni modifié tant que vous n'ajoutez pas --apply avec votre dossier de données BOINC ; vos anciens fichiers sont gardés en copie) :

python3 scripts/hivemind_volunteer_config.py gamer --game YourGame.exe

Avec ces réglages, le client BOINC ne fait aucun calcul GPU pendant que vous utilisez l'ordinateur, rend la mémoire vidéo d'une tâche en pause, et arrête le calcul GPU aussitôt qu'un programme que vous nommez avec --game tourne. Testé avec le vrai client BOINC sous Linux. Non testé sous Windows. Un jeu que vous ne nommez pas, joué à la manette seulement, n'est pas détecté : nommez vos jeux.

终端用户与 HiveMind 节点的夜间协同训练（巴黎时间 22:00–07:00）：终端用户（志愿者、开发者与游戏玩家）在夜间让个人电脑或笔记本自动折叠系外行星凌星光变曲线并计算 4 秩 QLoRA 内层更新，每完成一个任务即可获得 250 HMT 与 45 Cobblestones，次日可用于调用全部模型。专用 HiveMind 节点（GPU 生产者、HiveMiners 与核心集群节点）则从日间 OpenRouter 低延迟推理（07:00–22:00）自动切换至夜间 DiLoCo 外层聚合、Multi-Krum 拜占庭校验与 SVD 师生蒸馏（节点实时遥测见 /v1/hivemind/bees/owner-fleet-status）。

3b. OpenTrainer — 高强度 GPU 协同训练（BOINC + AMCP + Kafka + Aglets，穿透防火墙）

选择 "trainer" 角色在 /signup 注册，即可将您的 GPU 接入核心协调器 OpenTrainer（/v1/hivemind/opentrainer/status）。该组件集成了在 RTX 2070（XAVGAMSRV，8 GB，Windows 11）与 GCP Tesla T4（socreateai-agora-hermes-node1，16 GB，Linux）之间通过 PR #366、#399、#401、#407、#408、#409 和 #410 构建的 BOINC、AMCP v1.5、Kafka（hivemind.amcp.federation.v1）以及签名任务代理（无移动代码的 IBM Aglet 生命周期，详见 OpenTrainer 架构指南）。

• Tier B 出站 HTTPS 中继（outbound-https-relay）：您的训练 GPU 仅通过出站 HTTPS（TCP/443）调用 /v1/hivemind/opentrainer/heartbeat 与 /v1/hivemind/opentrainer/submit-delta —— 零入站防火墙端口、零 0.0.0.0 监听，完美穿透家庭 NAT、CGNAT 与 Windows 防火墙
• Tier A 基于 AMCP 与 Kafka 的签名任务代理（amcp-kafka-aglet / wireguard-t4-hub / ssh-loopback-tunnel）：实现无移动代码的 IBM Aglet 生命周期（dispatch task_offer -> arrival check_offer -> clone task_claim -> result task_result -> retract task_abort，强制 weights_only=True 与 CRLF 归一化 code_pin），用于 Stage-2 Tiny Granite-MoE NF4 QLoRA 与 DiLoCo 2D-DCT 外层步更新
• Tier C BOINC 夜间计算单元（boinc-night-workunit）：在 22:00 至 07:00 GPU 空闲期间通过标准 HTTPS（TCP/443）运行异步夜间工作单元

1. 验证出站防火墙穿透，将您的训练 GPU 注册到 OpenTrainer 并提交经验证的 Aglet 轮次回执（移除 --once 可持续运行）：

export HIVEMIND_API_KEY=hm-YOUR_TRAINER_KEY
python scripts/hivemind_opentrainer_agent.py --gateway https://hivemind-openrouter-1003063861791.us-central1.run.app --network-mode outbound-https-relay --check-firewall --submit-delta --once

4. 游戏玩家与 Steam

Votre GPU ne devrait travailler pour HiveMind que lorsque vous ne jouez pas. Il n'existe pas encore de jeu HiveMind sur Steam : l'identifiant Steam 3133700 qui apparaît dans ce dépôt appartient à un autre jeu (un ajout de Fantasy Grounds), ne le cherchez donc pas là. Ce qui existe aujourd'hui, c'est un script d'aide qui met en pause la file GPU de BOINC pendant que vous jouez (ci-dessous), et les réglages propres du client BOINC (section 3). Le classement de science participative est sur la page communautaire.

L'agent met en pause la file GPU de BOINC (boinccmd --set_gpu_mode never) quand il voit une action au clavier ou à la souris dans les 4 dernières secondes, une charge GPU supérieure à 45 % ou une température GPU supérieure à 78 °C, et la remet en auto sinon. Sous Linux il a besoin de xprintidle (X11 seulement) ; là où il ne peut pas mesurer votre activité, il suppose que vous jouez et ne fait rien. Il change lui-même le mode GPU de BOINC : il écrase donc un mode que vous avez réglé à la main. Nous n'avons pas mesuré son effet sur le taux d'images. Ce qu'il calcule en votre absence est un motif d'auto-test intégré, pas de vraies données de télescope (voir la section 3).

1. 启动 GPU 空闲自动暂停工作节点（移除 --once 可让自动暂停/恢复守护进程在您游戏期间持续后台运行）：

python3 scripts/hivemind_boinc_idle_worker.py --coordinator https://hivemind-at-home-ruche-cfhmhmvv5a-uc.a.run.app --handle your-handle --idle-threshold-seconds 4 --once

2. 您也可以在 Steam 启动选项中立即手动触发 GPU 暂停或恢复：

python3 scripts/hivemind_boinc_idle_worker.py --pause-now

3. 如果您同时运行了方式 2 的 Ollama 生产者节点，已加载的语言模型在无请求时仍会占用显存；在启动大型游戏前，请先停止代理（Ctrl+C）并卸载显存中的模型（将名称替换为您的模型）：

ollama stop qwen2.5-coder:3b

4. 游戏结束后：使用方式 2 中的相同命令重新启动生产者代理（BOINC 空闲 GPU 工作节点会自动恢复运行）。

重要须知

• 生产者节点可以看到发送给它们的问题。请勿在存有机密数据的机器上运行生产者节点，也不要向网络发送机密文本。
• 积分没有任何货币价值，也不构成任何形式的金钱报酬。
• 当您的 GPU 处理任务时会消耗电力。您可以使用 nvidia-smi --query-gpu=power.draw --format=csv 测量显卡功耗并乘以运行小时数。
• 本软件完全开源（AGPL-3.0 协议）。建议您在运行前审阅源代码。
• 该网络仍处于早期阶段并由志愿者维护，不保证全天候可用性。

问题与帮助

请在 GitHub 上提交 Issue（支持中文、法语或英语）。如遇安全问题，请先阅读安全策略。