手把手教你部署一个starnet上的 ERC20合约

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分类专栏： Starknet 文章标签： 区块链 erc20 starknet
于 2023-12-09 18:58:43 首次发布
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本文手把手教你如何在Starknet上部署ERC20合约，涵盖starknet合约基础知识、ERC20合约代码分析、SNIPs改进提案以及OpenZeppelin库的使用，提供最新和推荐的ERC20实现。

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手把手教你部署一个starnet上的 ERC20合约

实现 ERC20 是很多刚接触智能合约的小伙伴都需要学习的内容。

一、【重要】基础：starknet合约学习

官方文档：https://starknet-by-example.voyager.online/zh-cn/ch00/basics/storage.html

这个官方文档比较重要，先刷一遍starknet合约相关的基础信息。

我们结合 Remix 上一个最简单合约举例，快速入门一下：

#[starknet::interface]
trait IBalance<T> {
   
    // Ret
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<think>好的，我需要帮助用户查找关于StarNet的部署方法或指南。首先，我应该回顾用户提供的引用资料，看看是否有相关的信息。 引用[1]提到STARnet项目的地址，可能项目仓库中有部署文档。用户可能需要查看官方文档或代码库的README文件，那里通常会有部署指南。 引用[2]和引用[4]都是关于在YOLOv11中使用StarNet进行图像分类任务的实践，里面提到了代码修改和训练部分，但可能部署方面的内容不多。不过，引用[4]提到了测试完整的代码，可能部署步骤包含在项目代码中。 引用[3]涉及StarkNet的智能合约地址，属于区块链领域，可能与用户询问的StarNet不同，需要注意区分。用户可能混淆了StarNet和StarkNet，需要确认用户具体指的是哪个项目。 接下来，我需要整理这些信息。首先，确认用户指的是哪个StarNet。根据引用[2]和[4]，StarNet用于图像分类，可能与YOLO相关。而引用[3]的StarkNet是区块链相关。因此，用户可能指的是用于深度学习的StarNet，而不是区块链的StarkNet。 建议用户查看STARnet项目仓库（引用[1]）获取官方部署指南。同时，引用[4]的实战教程可能包含部署步骤，如模型导出或应用集成。另外，区分StarNet和StarkNet很重要，避免混淆。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解部署步骤和相关应用。</think>根据现有资料，关于StarNet的部署方法主要涉及以下两个技术方向，需根据具体应用场景进行区分： ### 一、深度学习模型部署（计算机视觉方向） 结合引用[2][4]中提到的图像分类任务实践，部署流程建议： 1. **模型导出**：训练完成后使用ONNX或TorchScript导出模型 ```python import torch model = torch.load('starnet.pth') model.eval() traced_script = torch.jit.script(model) traced_script.save("starnet_deploy.pt") ``` 2. **推理优化**：建议使用TensorRT进行加速，需注意StarNet的特殊算子支持 3. **服务化部署**：推荐使用TorchServe或FastAPI构建REST API服务 ### 二、区块链智能合约部署（StarkNet方向） 引用[3]中提到的智能合约部署步骤： 1. **环境配置** ```bash pip install starknet-devnet npm install -g starknet ``` 2. **合约编译 ```python from starkware.starknet.compiler.compile import compile_starknet_files contract_definition = compile_starknet_files(["contract.cairo"], debug_info=True) ``` 3. **网络部署 ```python from starknet import Provider provider = Provider("https://starknet-mainnet.infura.io/v3/YOUR_KEY") deploy_tx = await provider.deploy(compiled_contract=contract_definition) ```
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