确保您有 Ubuntu 版本 20.04 或更高版本。您可以通过以下方式检查您的 Ubuntu 版本：
Aleo之家lsb_release -a在继续安装和配置 Docker 之前，请务必确保已分配适当的权限。为此，请参阅以下链接，了解有关正确安装和配置 Docker 的详细说明：
通过执行这些步骤，您将能够在不需要root权限的情况下运行Nosana节点。
为了充分利用网格上的GPU，我们需要同时安装NVIDIA驱动程序和NVIDIA的CUDA工具包。
请按照以下步骤在系统上安装 NVIDIA 驱动程序：
nvidia-smi输出示例：
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 525.54 Driver Version: 526.56 CUDA Version: 12.0 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce ... On | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| N/A 43C P5 9W / N/A | 0MiB / 4096MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+要安装NVIDIA 容器工具包 (nvidia-ctk），运行以下命令：
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list \
&& \
sudo apt-get update然后我们可以安装 NVIDIA Container Toolkit 软件包：
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit由于我们的目标是在 Docker 中运行 Podman，请遵循此处详述的 Docker 配置说明：配置 Docker.
在终端中执行以下命令：
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker随后，使用以下命令重新启动 Docker：
sudo systemctl restart docker只需在命令行中执行一个命令，即可在计算机上轻松设置Nosana节点。只需运行以下命令：
bash <(wget -qO- https://nosana.io/register.sh)请注意，此脚本具有某些要求，并且专门设计为无需 sudo 权限即可运行。使用 sudo 权限从 Internet 运行任何脚本时，务必谨慎行事。即使在这种情况下，也建议在系统上执行脚本之前彻底检查脚本。您可以在此处查看脚本：https://nosana.io/register.sh
该脚本将执行一系列测试，以验证指南中概述的前面步骤是否成功完成。
您将看到节点的信息以下列格式显示。
_ _
| \ | | ___ ___ __ _ _ __ __ _
| \| |/ _ \/ __|/ _` | '_ \ / _` |
| |\ | (_) \__ \ (_| | | | | (_| |
|_| \_|\___/|___/\__,_|_| |_|\__,_|
Reading keypair from ~/.nosana/nosana_key.json
Network: mainnet
Wallet: <NODE_ADDRESS>
SOL balance: 0E-9 SOL
NOS balance: 0 NOS
Provider: podman运行脚本时，它会询问一些信息：电子邮件、Discord 和 Twitter/X 句柄（可选）。在填写信息并同意条款和条件后，将开始基准测试。在此基准测试中，我们将检查节点的硬件。
如果基准测试成功，您应该会看到以下输出：
Benchmark finished
================================
Thank you for registering for Nosana Node.
We'll review your registration and you will get an email from us if you are selected.祝贺！🎉 您已完成注册。如果您被选中参加测试网格，您将收到一封电子邮件，其中包含更多信息。
警告
要查找节点的 Solana 密钥，请导航到 。必须备份此文件以确保其安全性。~/.nosana/nosana_key.json
如果您本机运行 Ubuntu，则可以使用 Docker 启动 Podman 实例。该脚本在最后一步中完成此操作，使其成为非强制性步骤：register.sh
docker run -d \
--pull=always \
--gpus=all \
--name podman \
--device /dev/fuse \
--privileged \
-e ENABLE_GPU=true \
-p 8080:8080 \
nosana/podman podman system service --time 0 tcp:0.0.0.0:8080要确认 Podman 容器中的 GPU 支持，请执行：
docker exec -it podman bash
podman run --rm --device nvidia.com/gpu=all --security-opt=label=disable ubuntu nvidia-smi -L如果不成功，请确保 NVIDIA 驱动程序和 nvidia-ctk安装和配置
如果您在运行命令时看到，请按照此处的步骤解决问题
要验证 Podman 的正常运行，请使用：Error: container create failed (no logs from conmon)...
curl http://localhost:8080/v4.5.0/libpod/info您可以手动启动 Nosana 节点来修改某些参数：
--podman--volume/root/.nosana/nosana_key.jsondocker run \
--pull=always \
--network host \
--interactive \
--volume ~/.config/solana/id.json:/root/.nosana/nosana_key.json \
nosana/nosana-node \
--podman http://localhost:8080 \
join-test-grid
