Я нашел самый быстрый способ поднять свой независимый и бесплатный VPN
Сразу оговорка, платить придётся только за хостинг.
1️⃣ Покупаем сервер где-то на просторах интернета. Конечно же сервер должен находиться за пределами страны. Например я закупился на https://eurohoster.org/ (не реклама). Проверяйте лимиты по трафику, в идеале - без ограничений.
2️⃣ Ставим docker
sudo apt install docker.io
Если удобней с DockerCompose то ставим и его
sudo apt install docker-compose
3️⃣ Ставим WG-EASY
Самый простой способ поднять сервис WireGuard c WebUI это проект wg-easy
Код и документация здесь
https://github.com/weejewel/wg-easy
Запускаем контейнер:
https://github.com/weejewel/wg-easy#2-run-wireguard-easy
Для тех кто с DockerCompose, забираем файл здесь:
https://gist.github.com/paulwinex/be87f79687b96786098ec8fa6a8e251c
В обоих случаях потребуется поменять две переменные:
WG_HOST - внешний статичный IP вашего сервера
PASSWORD - придумайте пароль для WEB UI
Остальные параметры указаны ниже на странице github https://github.com/weejewel/wg-easy#options
4️⃣ Ставим клиента
Все доступные клиенты здесь
https://www.wireguard.com/install/
Есть возможность добавить клиента в Network Manager для управления подключением через UI. Установка зависит от вашей системы, ищите мануалы в сети, их много.
https://github.com/max-moser/network-manager-wireguard
Скрипт установки для RasperryPi
https://gist.github.com/paulwinex/c2c4090f19dbe8bd1253c5744f3f06e1
ЗЫ. Конечно же это не "самый простой" и далеко не единственный способ. А просто тот, который использую я сам.
#offtop#linux
📌Андрей Карпаты написал ИИ-пайплайн для проверки IT-прогнозов десятилетней давности.
Андрей опубликовал разбор своего нового пет-проекта. Он создал систему, которая анализирует архивные треды Hacker News и с помощью LLM проверяет, сбылись ли предсказания пользователей спустя 10 лет.
Проект использует так называемые «послезнание» (hindsight), чтобы сравнивать старые комментарии с реальностью, выявлять визионеров и находить самые громкие ошибки.
Технически решение представляет собой пайплайн, который собирает данные через API Algolia и обрабатывает их с помощью структурированного промпта.
Тестовый прогон на 930 обсуждениях (месячный архив статей Hacker News) занял около часа и обошелся всего в 58 долларов.
На выходе система генерирует статический сайт с «Залом славы» аналитиков и рейтингом точность прогнозов.
Исходный вайб-код проекта, по традиции - в открытом доступе.
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#Tutorial#Karpaty