Sei-chain项目:搭建多节点本地私有链并启用EVM并行机制
2025-06-28 01:23:49作者:宣海椒Queenly
概述
在区块链开发中,搭建本地测试环境是开发人员常见的需求。本文将详细介绍如何在Sei-chain项目中搭建一个多节点的本地私有链,并启用EVM(区块链虚拟机)并行机制,为后续的智能合约开发和测试做好准备。
环境准备
首先需要确保已安装以下组件:
- Docker环境
- Go语言环境(1.22.0版本)
- Foundry工具套件(包含forge和cast命令)
Sei-chain项目提供了docker-compose配置文件,可以方便地启动多节点集群。项目版本为v4.1.4-evm-devnet,这是一个专门为EVM开发网络定制的版本。
启动多节点集群
使用以下命令启动四个节点的本地集群:
make docker-cluster-start
这个命令会基于docker-compose配置文件启动四个Sei-chain节点,形成一个本地私有网络。每个节点都有独立的容器运行环境,模拟真实的多节点区块链网络。
账户管理
在EVM环境中进行操作需要区块链格式的账户。可以使用Foundry提供的cast工具生成新的私钥:
cast wallet new
这个命令会生成一个新的区块链格式私钥和对应的地址。请妥善保存生成的私钥信息。
资金分配
新生成的账户初始余额为零,需要从系统账户分配资金才能进行后续操作。在Sei-chain的docker容器中,可以通过以下步骤完成资金分配:
- 首先进入主节点容器:
docker exec -it sei-node-0 /bin/sh
- 查看系统账户列表:
seid keys list
- 使用系统账户向新生成的EVM地址转账:
seid tx evm send <系统账户> <EVM地址> <金额>usei --chain-id=<链ID> --from=<系统账户>
EVM合约部署
完成资金准备后,就可以使用forge工具部署智能合约了。以下是一个NFT合约部署示例:
forge create --rpc-url https://localhost:8545 \
--private-key <你的私钥> \
src/MyNFT.sol:MyNFT
注意:
- 8545是默认的EVM JSON-RPC端口
- 私钥应该是之前生成的区块链格式私钥
- 确保账户中有足够的资金支付gas费用
验证环境
部署完成后,可以通过以下方式验证环境是否正常工作:
- 查询最新区块:
cast block latest --rpc-url https://localhost:8545
- 查询账户余额:
cast balance <地址> --rpc-url https://localhost:8545
- 调用合约方法(如果已部署):
cast call <合约地址> "方法名(参数类型)" <参数值> --rpc-url https://localhost:8545
注意事项
- 本地私有链的链ID需要与命令中指定的保持一致
- 确保所有节点容器正常运行,可以通过docker ps命令检查
- 交易可能需要等待区块确认,请耐心等待
- 开发测试完成后,可以使用make docker-cluster-stop命令停止集群
通过以上步骤,开发人员就可以在本地搭建完整的Sei-chain多节点测试环境,并利用EVM并行机制进行智能合约开发和测试。这种环境特别适合需要模拟真实网络条件的复杂场景测试。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217