HiveMind La Ruche beitreten

1. Modelle nutzen

1. Erstellen Sie Ihr Konto mit einem frei gewählten Pseudonym. Das Pseudonym ist öffentlich (es kann in Listen und auf dem Nachrichtenbus erscheinen); wählen Sie 1 bis 64 ASCII-Buchstaben, Ziffern oder . _ @ + -.

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. Die Antwort enthält Ihren API-Schlüssel (api_key). Er wird nur einmal angezeigt und kann nicht wiederhergestellt werden: Bewahren Sie ihn sicher auf. Bei Verlust registrieren Sie ein neues Pseudonym.
3. Ein neues Konto startet mit 0 Punkten, sofern der Betreiber keine gutschreibt. Punkte erhalten Sie durch das Teilen einer GPU (Weg 2) oder eine Gutschrift: Zum Ausprobieren können Sie in einem GitHub-Issue danach fragen.
4. Testen Sie Ihren Schlüssel:

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!"}]}'

Folgen Sie in einem Editor (VS Code, Continue, …) der Verbindungsanleitung.

2. GPU teilen, um Fragen zu beantworten

Ihr Rechner führt ein Modell aus, das Gateway sendet Fragen dorthin, und Sie erhalten Punkte für die gelieferten Tokens. Sie arbeiten im Terminal.

1. Code herunterladen (Python 3.11 oder 3.12):

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

2. Finden Sie das passende Modell für Ihre Karte (die Tabelle unten listet alle auf). Dieser Befehl liest den Grafikspeicher aus und benötigt kein Konto:

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

3. Installieren Sie Ollama und laden Sie das vorgeschlagene Modell herunter, zum Beispiel:

ollama pull qwen2.5-coder:3b

4. Erstellen Sie auf dieselbe Weise ein Produzentenkonto mit "role":"producer" (oder "prosumer", wenn Sie auch Modelle nutzen möchten), und bewahren Sie den Schlüssel auf.

5. Ihr Rechner muss über https unter einer öffentlichen Adresse erreichbar sein: Das Gateway lehnt unverschlüsseltes http und private Adressen ab. Zu Hause bedeutet das einen Tunnel oder Reverse-Proxy vor dem Producer-Shield. Prüfen Sie dies mit curl https://YOUR_ENDPOINT/v1/models.
6. Starten Sie den Shield und den Agenten (alle Optionen im Produzenten-Leitfaden). Nutzen Sie zuerst --once, um die Antwort des Gateways zu prüfen:

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

Unter Windows (PowerShell) setzen Sie Variablen mit $env:NAME="value" statt export. Entfernen Sie --once, damit der Agent dauerhaft läuft.

Sie können jederzeit stoppen: Nach etwa zwei Minuten ohne Heartbeat sendet das Gateway keine Anfragen mehr.

3. Modelle nachts mit BOINC trainieren

Dieser Weg ist öffentlich zugänglich: Der föderierte BOINC- & Night-MoE-Koordinator ist unter HiveMind La Ruche online (Live-Telemetrie unter /night-moe und Citizen-Science-Bestenliste unter /community). Sie können Ihre Hardware prüfen und sofort Aufgaben berechnen.

• Linux auf einem x86-64-Prozessor für das native BOINC-Paket oder Linux, Windows und macOS mit dem Python-BOINC/BLS-Worker
• Eine NVIDIA-Grafikkarte mit mindestens 3,5 GB Videospeicher
• Ein erster Download von rund 4,4 GB, der anschließend wiederverwendet wird
• Community-Aufgaben werden nachts von 22:00 bis 07:00 Uhr Pariser Zeit vergeben, wenn das Netzwerk am wenigsten ausgelastet ist
• Der Standard-BOINC-Client; die Projektdateien sind digital signiert

1. Führen Sie zuerst die schreibgeschützte Hardware-Prüfung aus (installiert nichts und sendet keine Daten):

python3 scripts/hivemind_volunteer_preflight.py

2. Leasen und berechnen Sie eine föderierte Live-BOINC-Aufgabe (physics_sim, code_generation oder math_reasoning) vom öffentlichen Koordinator (entfernen Sie --once für den Dauerbetrieb in der Nacht):

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. Gamer und Steam

Ihre GPU berechnet Astrophysik- und KI-Aufgaben nur, während Sie nicht spielen. Sowohl die kostenlose Steam-Edition (USS HiveMind NCC-31337: Astrophysics Exoplanet Hunter, Steam AppID 3133700) als auch der automatische GPU-Pausen-Worker sind heute verfügbar und verbinden Gamer und Citizen Scientists im Live-Community-Hub.

Während Sie spielen (Inaktivität < 4 s bei Tastatur/Maus oder GPU-Last über 45 %), pausiert die BOINC-GPU-Berechnung automatisch (boinccmd --set_gpu_mode never, 0 % GPU-Overhead), sodass Ihr Spiel 100 % der Grafikkarte bei 60 FPS nutzt. Nach 4 Sekunden Inaktivität (bei unter 45 % GPU-Last und unter 78 °C) wird die TESS/JWST-Exoplaneten-Transitfaltung automatisch fortgesetzt.

1. Starten Sie den automatischen Idle-GPU-Worker (entfernen Sie --once, damit der Pausen-/Fortsetzungs-Dienst im Hintergrund weiterläuft, während Sie spielen):

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. Sie können die GPU-Pause oder -Fortsetzung auch sofort über eine Steam-Startoption auslösen:

python3 scripts/hivemind_boinc_idle_worker.py --pause-now

3. Wenn Sie zusätzlich einen Ollama-Produzenten aus Weg 2 betreiben, belegt ein geladenes Sprachmodell auch im Leerlauf Videospeicher; beenden Sie vor einem anspruchsvollen Spiel den Agenten (Strg+C) und geben Sie den Speicher frei (ersetzen Sie den Modellnamen):

ollama stop qwen2.5-coder:3b

4. Nach dem Spielen: Starten Sie den Produzenten-Agenten wieder mit demselben Befehl wie in Weg 2 (der BOINC-Idle-GPU-Worker setzt von selbst fort).

Gut zu wissen

• Produzenten sehen die an sie gesendeten Fragen. Betreiben Sie keinen Produzenten auf einem Rechner mit geheimen Daten und senden Sie keine vertraulichen Texte an das Netzwerk.
• Punkte haben keinen Geldwert und sind keine Bezahlung.
• Das Teilen verbraucht Strom, während Ihre GPU antwortet. Messen Sie Ihre Karte mit nvidia-smi --query-gpu=power.draw --format=csv und multiplizieren Sie den Wert mit den Betriebsstunden.
• Die Software ist Open Source (AGPL-3.0). Lesen Sie den Quellcode, bevor Sie ihn ausführen.
• Das Netzwerk ist jung und wird von Freiwilligen betrieben; eine durchgehende Verfügbarkeit wird nicht garantiert.

Fragen und Hilfe

Eröffnen Sie ein Issue auf GitHub (auf Deutsch, Französisch oder Englisch). Lesen Sie bei Sicherheitsproblemen zuerst die Sicherheitsrichtlinie.