Unirse a HiveMind La Ruche

1. Usar los modelos

1. Crea tu cuenta con el seudónimo que prefieras. El seudónimo es público (puede aparecer en listas y en el bus de mensajes), así que elige uno de 1 a 64 letras ASCII, cifras o . _ @ + -.

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. La respuesta contiene tu clave de API (api_key). Se muestra una sola vez y no se puede recuperar: guárdala en un lugar seguro. Si la pierdes, registra un nuevo seudónimo.
3. Una cuenta nueva tiene 0 puntos salvo concesión del operador. Los puntos se obtienen compartiendo una GPU (vía 2) o mediante una concesión: si solo quieres probar, pídela en una incidencia de GitHub.
4. Prueba tu clave:

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!"}]}'

En un editor (VS Code, Continue, …), sigue la guía de conexión.

2. Compartir tu GPU para responder preguntas

Tu ordenador ejecuta un modelo, la pasarela le envía preguntas y ganas puntos por los tokens servidos. Usarás una terminal.

1. Obtén el código (Python 3.11 o 3.12):

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

2. Encuentra el modelo adecuado para tu tarjeta (la tabla inferior los muestra todos). Este comando lee la memoria de tu tarjeta y no requiere cuenta:

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

3. Instala Ollama y descarga el modelo sugerido, por ejemplo:

ollama pull qwen2.5-coder:3b

4. Crea una cuenta de productor del mismo modo, con "role":"producer" (o "prosumer" si también quieres usar modelos), y guarda la clave.

5. Tu equipo debe ser accesible por https en una dirección pública: la pasarela rechaza http simple y direcciones privadas. En casa, eso implica un túnel o proxy inverso delante del «shield» del productor, un pequeño programa que expone solo las dos rutas necesarias y exige su token. Compruébalo con curl https://YOUR_ENDPOINT/v1/models.
6. Inicia el shield y el agente (todas las opciones en la guía del productor). Usa --once primero para ver la respuesta de la pasarela:

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

En Windows (PowerShell), define las variables con $env:NAME="value" en lugar de export. Quita --once para mantener el agente en ejecución.

Puedes detenerlo en cualquier momento: tras unos dos minutos sin señal de vida, la pasarela deja de enviarte peticiones.

3. Entrenar modelos por la noche con BOINC

Esta vía está abierta al público: el coordinador federado BOINC y Night-MoE está activo en HiveMind La Ruche (telemetría Night-MoE en vivo en /night-moe y clasificación de ciencia ciudadana en /community). Hoy mismo puedes verificar tu hardware y procesar unidades.

• Linux en procesador x86-64 para el paquete nativo BOINC, o Linux, Windows y macOS con el agente Python BOINC/BLS
• Una tarjeta NVIDIA con al menos 3,5 GB de memoria de vídeo
• Una primera descarga de unos 4,4 GB, reutilizada después
• El trabajo comunitario se ofrece por la noche, de 22:00 a 07:00 (hora de París), cuando la red está menos ocupada
• El cliente BOINC estándar; los archivos del proyecto están firmados digitalmente

1. Ejecuta primero la comprobación de hardware de solo lectura (no instala nada ni envía datos):

python3 scripts/hivemind_volunteer_preflight.py

2. Solicita y calcula una unidad BOINC federada en vivo (physics_sim, code_generation o math_reasoning) desde el coordinador público (quita --once para seguir calculando por la noche):

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. Jugadores y Steam

Tu GPU calcula unidades de astrofísica e IA solo cuando no estás jugando. Tanto la edición gratuita de Steam (USS HiveMind NCC-31337: Astrophysics Exoplanet Hunter, Steam AppID 3133700) como el agente de pausa automática de GPU están disponibles hoy, uniendo a jugadores y científicos ciudadanos en el centro comunitario en vivo.

Mientras juegas (inactividad < 4 s de teclado/ratón o carga de GPU superior al 45 %), el cálculo GPU de BOINC se pausa automáticamente (boinccmd --set_gpu_mode never, 0 % de sobrecarga) para que tu juego conserve el 100 % de la tarjeta gráfica a 60 FPS. Tras 4 segundos de inactividad (con carga de GPU inferior al 45 % y temperatura bajo 78 °C), reanuda automáticamente el análisis de tránsitos de exoplanetas TESS/JWST.

1. Inicia el agente automático de GPU inactiva (quita --once para dejar el demonio de pausa/reanudación automática en segundo plano mientras juegas):

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. También puedes activar una pausa o reanudación inmediata de la GPU desde una opción de lanzamiento de Steam:

python3 scripts/hivemind_boinc_idle_worker.py --pause-now

3. Si también ejecutas un productor Ollama de la vía 2, un modelo cargado conserva su memoria de vídeo aunque nadie pregunte; antes de abrir un juego pesado, detén el agente (Ctrl+C) y libera la memoria (reemplaza el nombre por el de tu modelo):

ollama stop qwen2.5-coder:3b

4. Después de jugar: vuelve a iniciar el agente productor con el mismo comando de la vía 2 (el agente BOINC de GPU inactiva se reanuda por sí solo).

Bueno saberlo

• Los productores ven las preguntas que se les envían. No ejecutes un productor en una máquina con secretos ni envíes texto confidencial a la red.
• Los puntos no tienen valor monetario y no constituyen un pago.
• Compartir consume electricidad mientras tu GPU responde. Mide tu tarjeta con nvidia-smi --query-gpu=power.draw --format=csv y multiplícalo por las horas de trabajo.
• El software es de código abierto (AGPL-3.0). Lee el código antes de ejecutarlo.
• La red es joven y está gestionada por voluntarios; la disponibilidad no está garantizada.

Preguntas y ayuda

Abre una incidencia en GitHub, en español, francés o inglés. Para un problema de seguridad, lee primero la política de seguridad.