Sui项目本地节点启动与地址预配置指南
前言
在区块链开发过程中,本地测试环境的搭建是开发流程中不可或缺的一环。本文将详细介绍如何在Sui区块链项目中配置本地节点,并实现特定地址的自动预充值功能,帮助开发者快速搭建稳定的测试环境。
环境准备
首先需要确保已安装Sui开发环境(本文以1.47.0版本为例)。Sui提供了便捷的命令行工具来管理本地网络节点,但在实际使用中可能会遇到节点启动失败或地址预配置问题。
常见启动问题分析
当执行sui genesis
和sui start
命令启动本地节点时,可能会遇到以下两类典型错误:
-
执行时间估算模式错误:系统日志中会出现关于
ExecutionTimeEstimate
无法加载执行时间观察数据的警告,这通常是由于系统状态版本不匹配导致的。 -
钱包地址资金不足:节点启动过程中尝试使用默认钱包地址时,若该地址没有足够资金,会导致节点启动失败。
解决方案详解
基础启动方式
最简单的启动方式是直接使用sui start --with-faucet
命令,这种方式会自动创建5个预充值地址。但这种方式无法自定义需要预充值的特定地址。
自定义地址预充值方案
如需在节点启动时自动为特定地址预充值,可按照以下步骤操作:
-
生成密钥对: 使用
sui keytool generate ed25519
命令生成所需的私钥和对应地址。 -
配置sui.yaml文件: 在配置文件中明确指定需要预充值的地址及金额:
accounts: - address: "0x12cffd5f2eec09c1788a3d62919c1a43256bbe22e7bc0b7c4d068f1beb953fd6" gas_amounts: - 30000000000000000 - 30000000000000000
-
初始化创世块: 执行
sui genesis --working-dir node_logs --from-config sui.yaml
命令,根据配置文件生成网络初始状态。 -
配置本地钱包: 在
~/.sui/sui_config
目录下创建sui.keystore
文件,包含需要预充值地址的私钥:[ "PRIVATE_KEY_HERE", "ANOTHER_PRIVATE_KEY_HERE" ]
-
启动节点: 最后使用适当的参数启动节点即可。
进阶方案推荐
对于需要频繁重置测试环境或需要更多预配置地址的开发者,可以考虑使用专门的开发工具链。这类工具通常提供以下功能:
- 固定预创建多个测试地址
- 快速重置网络状态
- 本地水龙头服务
- 本地区块浏览器
- 独立环境管理(不干扰主配置)
这些工具能显著提高开发效率,特别是在需要重复测试的场景下。
注意事项
- 操作前务必备份现有密钥文件,特别是
~/.sui
目录下的内容。 - 自定义配置时注意gas_amounts的数值设置,确保测试需求。
- 不同Sui版本可能有细微差异,建议查阅对应版本的文档。
通过以上方法,开发者可以灵活配置本地测试环境,满足各种开发测试需求。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









