Cardano节点测试网(preprod)配置问题解析
在Cardano区块链生态系统中,测试网络(preprod)是开发者进行应用测试和功能验证的重要环境。近期有用户反馈在使用Docker部署Cardano节点连接preprod测试网时遇到了配置问题,本文将深入分析这一现象并提供解决方案。
问题现象
用户在Docker环境中使用inputoutput/cardano-node:1.35.5镜像部署Cardano节点时,容器无法正常启动,日志中反复出现"Managed configuration for network --testnet-magic 1 does not exist"的错误提示。尝试修改NETWORK环境变量为不同值(--testnet-magic 1或2)均未能解决问题。
原因分析
经过技术验证,发现该问题源于两个关键因素:
-
网络标识符变更:Cardano测试网(preprod)的网络标识符已从早期的"--testnet-magic 1"更新为简单的"preprod"。这是Cardano网络协议演进过程中的一项调整。
-
镜像版本兼容性:用户最初使用的1.35.5版本镜像可能不完全兼容最新的网络配置规范。虽然该版本理论上支持preprod网络,但需要正确的配置参数。
解决方案
要正确连接preprod测试网,应采用以下配置方式:
-
更新环境变量:将NETWORK环境变量值设置为"preprod"而非"--testnet-magic 1"。
-
使用推荐镜像:考虑使用官方推荐的更新版本镜像,如ghcr.io/intersectmbo/cardano-node:8.8.0-pre-test-sg-1。
-
完整配置示例:
version: '3.1'
services:
cardano-node:
image: ghcr.io/intersectmbo/cardano-node:8.8.0-pre-test-sg-1
environment:
- NETWORK=preprod
- CARDANO_NODE_SOCKET_PATH=/ipc/node.socket
volumes:
- ./cardano-node-ipc:/ipc
- ./cardano-node-data:/data
- ./configuration:/configuration
技术背景
Cardano测试网络经历了多次迭代更新,网络标识符的简化是为了提升开发者的使用体验。preprod网络作为主要的测试环境,其配置方式与主网(mainnet)保持了一致性,都采用简单的网络名称而非magic number。
对于开发者而言,理解这一变化有助于更顺畅地进行应用开发和测试。同时,保持对Cardano网络更新公告的关注,可以及时获取最新的配置要求变更信息。
总结
配置变更在区块链开发中较为常见,开发者需要定期检查官方文档以获取最新的网络参数。对于Cardano preprod测试网,使用"preprod"作为网络标识符是最新推荐的做法。通过正确的配置,开发者可以顺利建立与测试网的连接,进行各类智能合约和DApp的测试工作。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00