Remote-Training – Rechenzeit teilen

Mit diesen Skripten kann ein Windows-PC mit NVIDIA-Grafikkarte in seiner freien Zeit LoRA-Trainings übernehmen. Gesteuert wird alles vom Auftraggeber über GitHub. Du brauchst kein GitHub-Konto, kein VPN und keine Portfreigabe. Dein Rechner baut nur eine ausgehende Verbindung zu GitHub auf.

Für dich als Rechner-Besitzer

Spickzettel (eine Seite, zum Ausdrucken): spickzettel/Spickzettel_Remote-Training.pdf

Schritt 1 – Taugt mein Rechner? (optional, 1 Minute)

PowerShell öffnen (Start → „PowerShell“ tippen → Enter), diese Zeile einfügen, Enter:

irm https://raw.githubusercontent.com/studentspub/remote-training/main/inventar.ps1 | iex

Das liest nur aus und ändert nichts. Das Ergebnis liegt danach in der Zwischenablage. Füge es mit Strg+V in eine Nachricht an den Auftraggeber ein, etwa per WhatsApp oder Mail. Hast du inzwischen etwas anderes kopiert: Dieselben Angaben stehen auch in C:\RemoteTraining\RemoteTraining_Inventar.txt. Der Text enthält keine Seriennummern, E-Mail-Adressen oder Passwörter.

Schritt 2 – Einrichten (ohne Eingriff, ca. 15–30 Minuten)

Der Auftraggeber schickt dir eine Zeile. Sie enthält einen Schlüssel, der 1 Stunde gilt. Sie sieht so aus:

& ([scriptblock]::Create((irm https://raw.githubusercontent.com/studentspub/remote-training/main/start.ps1))) -Token XXXX -Name dein-pc

Füge sie in PowerShell ein und bestätige die Windows-Abfrage mit Ja. Mehr musst du nicht tun:

• Installation: Die Einrichtung installiert WSL (Linux unter Windows) und eine eigene Linux-Umgebung RemoteTraining. Dazu kommen die Trainingssoftware und ein Hintergrunddienst für die Aufträge.
• Neustart: Braucht Windows einen Neustart, startet der Rechner nach 2 Minuten von selbst neu. Abbrechen kannst du mit shutdown /a. Nach der Anmeldung läuft die Einrichtung von selbst weiter.
• Protokoll: Der Auftraggeber holt sich das Protokoll selbst. Nur wenn etwas schiefgeht, liegt zusätzlich RemoteTraining_Einrichtung.log auf dem Desktop. Die schickst du ihm dann.
• Platzbedarf: Alles liegt in C:\RemoteTraining, insgesamt ca. 25–30 GB, davon 6,5 GB Basismodell.

Das Basismodell (eine große Datei, ca. 6,5 GB) lädt der erste Auftrag einmalig selbst herunter.

Schritt 3 – Bedienung

Unten rechts in der Taskleiste (Infobereich, evtl. hinter dem Pfeil ^) zeigt ein farbiger Punkt, was los ist:

Punkt	Bedeutung
🟢 grün	Remote-Modus EIN, der Rechner ist frei und wartet auf Aufträge
🔴 rot	Der Rechner arbeitet gerade (Training läuft)
🟡 gelb	Remote-Modus EIN, startet gerade
⚪ grau	Remote-Modus AUS, der Rechner gehört dir

Rechtsklick auf den Punkt: Remote-Modus EIN / AUS / Status. Nach der Anmeldung und bei jedem Wechsel erscheint eine kurze Meldung.

Dasselbe geht auch über die drei Verknüpfungen auf dem Desktop:

Verknüpfung	Was passiert
Remote-Modus EIN	Der Rechner nimmt Aufträge an. Energiesparmodus und Ruhezustand werden am Netz auf „nie“ gestellt. Die alten Werte werden gemerkt.
Remote-Modus AUS	Ein laufendes Training wird sofort beendet und der Rechner gehört wieder dir. Die Energieeinstellungen werden zurückgesetzt. Das Training macht später beim letzten Zwischenstand weiter.
Remote-Modus Status	Zeigt, ob der Remote-Modus an ist und ob gerade trainiert wird.

Wichtig:

• Sperren ist okay (Windows-Taste + L), abmelden nicht. Nach dem Abmelden läuft nichts mehr.
• Der Rechner muss eingeschaltet sein. Ein Laptop muss am Netzteil hängen.
• Fürs Spielen einfach vorher Remote-Modus AUS klicken.

Die Einrichtung schaltet den Remote-Modus am Ende einmal ein, damit der Auftraggeber sie prüfen kann.

Stromkosten

Jedes Training protokolliert den Stromverbrauch der Grafikkarte alle 5 Sekunden (nvidia-smi). Daraus rechnet der Auftraggeber die kWh für die Abrechnung aus. CPU und Netzteil sind darin nicht enthalten.

Wieder entfernen

1. Remote-Modus AUS klicken.
2. In PowerShell wsl --unregister RemoteTraining ausführen. Das löscht die Linux-Umgebung des Remote-Trainings, dein eigenes WSL bleibt.
3. Die Aufgaben „RemoteTraining Runner“, „RemoteTraining Tray“ und gegebenenfalls „RemoteTraining Einrichtung fortsetzen“ in der Aufgabenplanung löschen.
4. Den Ordner C:\RemoteTraining und die drei Verknüpfungen löschen.
5. Gegebenenfalls die Zeile memory=... in %UserProfile%\.wslconfig entfernen. Eine Sicherung liegt daneben als .wslconfig.vor_remotetraining.

Dateien

Datei	Zweck
inventar.ps1	Schritt 1, liest nur aus
start.ps1	lädt dieses Repo nach C:\RemoteTraining\setup und startet die Einrichtung als Administrator
einrichten.ps1	die eigentliche Einrichtung; -DryRun zeigt nur an, was passieren würde
wsl_einrichten.sh	Trainingssoftware in der Linux-Umgebung (Version wie beim Auftraggeber)
kohya_pakete.txt	Paketliste dazu, wird vom Auftraggeber erzeugt
kohya_patch_fortsetzen.py	Korrektur in der Trainingssoftware, damit ein abgebrochenes Training an der richtigen Stelle weitermacht (wird von wsl_einrichten.sh angewendet)
remote_modus.ps1	EIN / AUS / Status (die Desktop-Verknüpfungen)
runner_start.ps1	startet den GitHub-Runner bei der Anmeldung, wenn der Remote-Modus an ist
tray.ps1	farbiger Punkt in der Taskleiste mit Menü (startet bei der Anmeldung)

Alle Skripte zeigen ihre Hilfe: Get-Help .\<datei>.ps1 -Full, wsl_einrichten.sh --help, python3 kohya_patch_fortsetzen.py --help.