Gensyn AI

Guia Gensys

🧠 Guía paso a paso para correr un nodo RL Swarm (Gensyn)

Esta guía funciona en Linux (Ubuntu, Debian, WSL2) y Mac.

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✅ Requisitos

• Python 3.10 o superior

• git, curl, node, yarn

• 16 GB de RAM mínimo

• GPU opcional (recomendado)

• Cuenta en Hugging Face: https://huggingface.co/join

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🧱 Paso 1 – Clonar el repositorio

1. Abrí una terminal y ejecutá:

git clone https://github.com/gensyn-ai/rl-swarm.git
cd rl-swarm

🐍Paso 2 – Crear y activar el entorno virtual

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

⚙️ Paso 3 – Instalar dependencias (corrigiendo error de protobuf)

El archivo requirements.txt pide protobuf 5.29.0, pero no es compatible. Vamos a instalar todo manualmente.

1. Actualizá pip y setuptools:

pip install --upgrade pip setuptool

1. Borrá la versión incorrecta de protobuf si ya estaba instalada:

pip uninstall -y protob

1. Instalá la versión compatible:

pip install protobuf==5.27.0

1. Instalá las demás dependencias necesarias:

pip install -r requirements.txt

Si vas a usar una GPU, instalá PyTorch con CUDA desde: https://pytorch.org/get-started/locally

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🚀 Paso 4 – Ejecutar el nodo

Desde la raíz del proyecto, ejecutá:

./run_rl_swarm.sh

Esto abrirá el navegador para que inicies sesión y crees tu identidad (swarm.pem).

Si estás en una VM, abrí manualmente: http://localhost:3000 y usá SSH con -L 3000:localhost:3000

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🔐 Paso 5 – Login y conexión a la testnet

1. Iniciá sesión con Google o email.

2. Se creará tu archivo swarm.pem.

3. Verás un mensaje como:

>> Done!
>> Would you like to push models you train in the RL swarm to the Hugging Face Hub? [y/N]

🔗 Paso 6 – Obtener el token de Hugging Face

1. Ir a https://huggingface.co/settings/tokens

2. Hacer clic en "New token"

3. Elegir la opción "Write" (¡NO uses "Fine-grained"!)

4. Darle nombre: rl-swarm-gensys

5. Crear y copiar el token generado (hf_xxxxxxxxx...)

6. Pegarlo en el terminal cuando te lo pida:

Enter your Hugging Face access token:

🧠 Paso 7 – Verificar que el nodo esté funcionando

Deberías ver en consola algo como:

training step: 34, loss: 1.203, samples/sec: 53.7
peer registered: abc123

Peering inicial y training

Tu peer registrará y votará on-chain. Puedes seguir el registro aquí.

Terminal, estado 9/20

Terminal, estado 15/20

🌐 Paso 8 – (Opcional) Lanzar el Swarm UI

Si querés ver el estado desde un dashboard, podés correr en otra terminal:

docker-compose up --build

Y abrir: http://localhost:8080

(tenemos que tener instalado docker compose)

Por si no lo tenemos intalado, correr:

sudo apt install docker-compose

Dejamos que corra:

Terminal corriendo

Terminal corriendo

localhost:8080

🛠 Paso 9 – Solución de problemas comunes

• Error de protobuf: asegurate de tener protobuf==5.27.0

• No se abre el navegador: abrí manualmente http://localhost:3000

• Ya te logueaste antes y falla: borra swarm.pem con rm swarm.pem y volvé a correr

• Querés correr otro nodo: usá un mail distinto y generá un nuevo swarm.pem

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🎉 ¡Listo!

Ya estás participando del entrenamiento descentralizado.

Podés ver tu progreso on-chain en:

https://testnet-explorer.gensyn.ai