Wer schon einmal selbst ein Projekt umgesetzt hat, weiß: Direkt nach dem Launch ist vor allem wichtig, ob es überhaupt läuft.
Doch ein paar Monate später muss der Code geändert, Funktionen müssen aktualisiert und weiterentwickelt werden, und manchmal wechseln sogar die Personen, die für die Wartung zuständig sind. Früher oder später steht man vor solchen Situationen.
Als ich mir diesmal angesehen habe, wie @Acurast einen AI Agent auf einem Smartphone-Processor bereitstellt, ist mir eine sehr praktische Wahlmöglichkeit aufgefallen.
Die Deployment-Einstellung ist standardmäßig Immutable. Falls das Skript später aktualisiert werden muss, kann man bei der Erstellung Mutable auswählen. Außerdem bietet das Team eine entsprechende Update-Funktion an – der Code muss also nicht von Anfang an unveränderlich festgelegt werden.
Übrigens lässt sich bei Mutable auch die Editor-Berechtigung übertragen. Wenn zum Beispiel nach einem halben Jahr jemand anderes die Wartung übernimmt, kann man diese Berechtigung einer neuen Adresse übertragen. Gemeint ist hier natürlich die Bearbeitungsberechtigung für das Deployment, nicht die Kontrolle über Wallet oder Guthaben.
Ich persönlich finde, dass dieses Design einen klaren Praxisbezug hat. Wenn ein AI-Projekt langfristig laufen soll, sollte man sich am besten schon beim Deployment Gedanken darüber machen, wer den Code später ändern darf und wer sich im Problemfall um die Wartung kümmert. Ob das System nach einem Update ohne Unterbrechung weiterläuft, hängt allerdings von den konkreten Umständen ab. Nur weil Änderungen möglich sind, sollte man nicht automatisch davon ausgehen, dass alles problemlos läuft.
Je länger man an Projekten arbeitet, desto mehr achtet man auf solche Details. Dass das Programm läuft, ist erst der Anfang – danach liegt noch ein langer Weg vor einem.
https://hub.acurast.com/rebellion?ref=qqj0i8
#Acurast #AIAgent #DePIN #手机算力
Doch ein paar Monate später muss der Code geändert, Funktionen müssen aktualisiert und weiterentwickelt werden, und manchmal wechseln sogar die Personen, die für die Wartung zuständig sind. Früher oder später steht man vor solchen Situationen.
Als ich mir diesmal angesehen habe, wie @Acurast einen AI Agent auf einem Smartphone-Processor bereitstellt, ist mir eine sehr praktische Wahlmöglichkeit aufgefallen.
Die Deployment-Einstellung ist standardmäßig Immutable. Falls das Skript später aktualisiert werden muss, kann man bei der Erstellung Mutable auswählen. Außerdem bietet das Team eine entsprechende Update-Funktion an – der Code muss also nicht von Anfang an unveränderlich festgelegt werden.
Übrigens lässt sich bei Mutable auch die Editor-Berechtigung übertragen. Wenn zum Beispiel nach einem halben Jahr jemand anderes die Wartung übernimmt, kann man diese Berechtigung einer neuen Adresse übertragen. Gemeint ist hier natürlich die Bearbeitungsberechtigung für das Deployment, nicht die Kontrolle über Wallet oder Guthaben.
Ich persönlich finde, dass dieses Design einen klaren Praxisbezug hat. Wenn ein AI-Projekt langfristig laufen soll, sollte man sich am besten schon beim Deployment Gedanken darüber machen, wer den Code später ändern darf und wer sich im Problemfall um die Wartung kümmert. Ob das System nach einem Update ohne Unterbrechung weiterläuft, hängt allerdings von den konkreten Umständen ab. Nur weil Änderungen möglich sind, sollte man nicht automatisch davon ausgehen, dass alles problemlos läuft.
Je länger man an Projekten arbeitet, desto mehr achtet man auf solche Details. Dass das Programm läuft, ist erst der Anfang – danach liegt noch ein langer Weg vor einem.
https://hub.acurast.com/rebellion?ref=qqj0i8
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