MGD主节点指南+搭建教程

​MassGrid主节点并非单纯作为锁币工具,是有真正功能和贡献的,不仅仅是维护区块链网络稳定,还是我们算力分发网络里面非常重要的中间处理环节。

新认识MassGrid的同学,可能还不知道MassGrid主节点怎么搭建,下面是主节点的指南和搭建教程。

Q1.MGD主节点是什么,有什么作用?

主节点英文名Masternode,是支持MGD网络的服务器,能够独立校验区块链上的所有交易并实时更新数据,主要负责区块链交易的广播和验证。主节点越多,系统同步、通过全网广播信息更快,能更好的支撑整个MGD网络。

Q2. MGD主节点为什么要采取奖励机制?

运行主节点可获得奖励。因为主节点需要服务器、流量等成本,在它提供服务后给予奖励能让主节点持续健康增长。反之,运行主节点的积极性将会降低,主节点数量也会减少。

Q3. 搭建MGD主节点需要准备什么?

1.有一定的ubuntu操作系统基础知识,安装软件,编辑修改文件需要手动输入命令完成;

2.以50000MGD作为主节点押金,需保持锁定在钱包的状态;

3.一台具有独立公网IP的服务器。

操作系统: ubuntu 16.04

推荐配置:1核、2G内存 、1Mbps带宽;最低配置:1核、1G内存、1Mbps带宽(说明:Ubuntu高阶朋友如果需要在服务端重新编译构建,1G配置编译较吃力,建议2G内存配置)

云服务器安全组策略:添加放行以下TCP端口: 9442, 9443, 19442, 19443

Q4. 如何获取独立公网IP的服务器?

可直接租用云服务器,如阿里云、腾讯云,每个月租金60~110元人民币(仅供参考)。

Q5. MGD主节点奖励是怎么计算的?

每产出一个块,都有一定比例的MGD用于主节点奖励。主节点奖励比例从10%开始,根据块的总量以5%递增,40%封顶,具体如下:

### MGD蒸馏的改进方法与实现 MGD(Masked Generation Distillation)是一种创新的知识蒸馏技术,其核心在于通过强迫学生模型利用教师模型的部分特征生成完整的教师特征,从而提升学生的表达能[^2]。以下是针对MGD蒸馏可能的改进方向及其具体实现: #### 1. 特征选择优化 传统的MGD采用随机遮蔽的方式选取部分特征用于训练学生模型。然而,这种随机策略可能会忽略掉某些重要的局部信息。可以通过引入注意机制来动态调整哪些区域需要被遮蔽。 ```python import torch.nn as nn class AttentionBasedMGD(nn.Module): def __init__(self, teacher_model, student_model): super(AttentionBasedMGD, self).__init__() self.teacher = teacher_model self.student = student_model self.attention_layer = nn.MultiheadAttention(...) def forward(self, x): with torch.no_grad(): t_features = self.teacher.extract_features(x) attention_mask = self.attention_layer(t_features)[0] masked_t_features = apply_attention_mask(t_features, attention_mask) s_output = self.student(masked_t_features) return s_output ``` 上述代码展示了如何结合多头注意层来自适应地决定哪些特征应保留或隐藏[^1]。 #### 2. 多尺度融合增强 为了进一步提高迁移效率,在不同层次上执行MGD可能是有益的。这不仅能够捕获全局结构信息还能学习到细粒度模式。 ```python def multi_scale_mgd_loss(student_outputs, teacher_outputs): loss = 0. for i in range(len(student_outputs)): mask = generate_random_mask(teacher_outputs[i].shape[-2:]) masked_teacher_out = apply_mask(teacher_outputs[i], mask) generated_feature = student_outputs[i](masked_teacher_out) loss += criterion(generated_feature, teacher_outputs[i]) return loss / len(student_outputs) ``` 此函数实现了跨多个分辨率级别计损失的功能。 #### 3. 非监督预训练辅助 当标签数据稀缺时,可考虑先对学生网络进行自监督任务下的初始化然后再应用MGD框架完成最终调优过程。 --- ###
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