ionetでrichmanbtc/mlbot_tutorialを動かす 

![スクリーンショット 2024-05-21 235116.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/756be569-cde4-7c8f-7228-628ec55fb309.png)


https://docs.io.net/


# io. net


機械学習エンジニアが同等の集中型サービスの数分の 1 のコストで分散型クラウド クラスターにアクセスできるようにする、エンタープライズ グレードの分散型コンピューティング ネットワークを構築しています。

io.net は、暗号通貨と株式の機関レベルの定量取引システムとして始まったプロジェクトでした。CEO兼共同創設者のアーマド・シャディッド氏が、2022 年後半の Solana ハッカソン中にこのプロジェクトを着想、現在存在する集中型の代替手段としてio.netがスタートした




:::note alert
io.netのTGEや将来のトークン価格についての記事ではなく、botを作る際に使えるかどうか、という個人的主観の記事です

:::


本記事の対象は、botを作っている方々に向けています。richmanbtcさんのmlbot_tutorialをコピペで動かせるように、リポジトリにコードを用意しています。


まず感想として、自分はio.netを使うと思います。自分の開発環境ですが、
第8世代CPU、GPU1660ｓ windows ＋ m2mac pro
上記２台を使っていますが、自身がゲームをしない為にbot以外でGPUの必要性が低く、毎日モデルを作成、optunaを使う程のbotterではない事です。しかしbotを作る時はGPU性能が欲しいという悩みがありました



| サービス | Google Colaboratory |io.net |
|:-----------|------------:|:------------:|
| 料金       |    月額 ￥1000 ~5000~        |  前払い  1H￥150~       |
| IDE     | Jupyter Notebook      | web版VScode、Jupyter Notebook     |

大きく違う所は料金、IDEだと思います。
Google ColaboratoryはJupyter Notebookを使っていますが、io.netはweb版VScode、Jupyter Notebookが選べる仕様となっています。


https://github.com/chanta093/webvscode_for_tutorial/tree/main

動かしてもらい、使用感を感じてもらうのが一番良いと思います。
以下から動かすまでの手順を順に追っていきます




https://cloud.io.net/cloud/home

![スクリーンショット 2024-05-22 004440.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/3a58dbdb-d268-67d6-326b-f19204e276e9.png)
io.netを開きUSDCを選択（デポジット前は0表示、現在4.14USDCが入ってる状態


![22.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/7ceff8fe-a8d2-cd99-9662-01bc945ef5bd.png)



update balanceに５USDC程度

Confirm Amountを選択

![20.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/20907b79-4720-ce46-74e6-12b562b823bb.png)

connect Wallet か Pay with QRを選ぶ
ウォレットから送る


![1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/29e93b7f-2a44-d2c5-1fb4-606eefe7c1aa.png)

RayのDeployを選択



![2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/19238e0a-2946-c432-a1dd-b32de1faada6.png)

1.Trainを選択



![3.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/e036904d-64a8-4f69-7dde-e13b2af49901.png)


2.io.netを選択



![4.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/7d0e34f6-e0a3-1e5b-ae2a-aa1300650623.png)


3.E2E　Encryptedを選択


![5.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/1b080a05-1fde-1b64-1ccd-6f3404a37a9c.png)

4.好きなlocationを選択


![6.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/c82a152b-4adc-716f-5d9d-26b07c43f52a.png)

5.Connecivity Tierを選択


![7.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/9b88b124-b2a0-6aff-eda2-d3c6e4aa4c73.png)

6.学習に使うGPUを選ぶ

![スクリーンショット 2024-05-22 005739.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/ee38fb17-815d-4fe3-7807-414fb3739f3a.png)
最低でも１H当たり＄１が最低価格みたい
それぞれ1H当たりの価格が違うため注意（各１台の１H当たりの価格


![8.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/0498cdbb-96db-3705-ddac-4eea16c2eec1.png)

7.Custer Base Imageを選択


![9.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/66dfc8e1-2c2d-4b7e-a1a1-3758bf924f57.png)

8.Master Configurationを選択



![10.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/f8690441-cf36-77a1-a5c4-9ebb418bfdfb.png)

Hourly（時間）Daily、weeklyを選択しDeploy Clusterを選択する

![11.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/474a598b-2201-92be-ea36-3c191e97e780.png)


Deploy には少々時間がかかる


![14.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/6511b7f5-ea2c-9a34-63f8-0f6b999ed892.png)


Deployが完了すると上記画面に移行する。
IDE Passwordをクリックしてコピーする
Vscode、Notebookのスタート時必要になる。今回はVisual Studioを選択する


![15.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3573208/0959ef1d-ba1c-85e1-8c88-9720856273a5.png)

Visual Studioのターミナルを開く
home/ray/webvscode_for_tutorialPublicとなるように
順番にターミナルで実行していく


```1
git clone https://github.com/chanta093/webvscode_for_tutorial.git
```
```
python -m venv myenv
```
```
source myenv/bin/activate
```
```
pip install --upgrade pip
```
```
sudo apt-get update
```
```
sudo apt-get install build-essential
```
```
wget http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
tar -xvzf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
cd ta-lib/
./configure --prefix=/usr
make
sudo make install
cd ..
```
```
pip install TA-Lib
```
```
pip install -r requirements.txt
```

４時間程動かしていたが特に問題はなかった。
前払い制という事もあり、時間が過ぎるとモデルやコードをDL出来ないというデメリットもある（接続が切られる

セキュリティ面はド素人なので判断不可。各自で調べて使ってもらいたい


# まとめ
暗号通貨と株式の機関レベルの定量取引システムとして始まったプロジェクトがスタートなのが納得できる使用感。Google Colaboratory とio.netの併用を想定すると、もうハイスペックPCの必要性が低いと感じた