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
🤖⭐️Google выпустила GenAI API на основе Gemini Nano как часть ML Kit
В первой порции доступны 4 API (бета статус): суммаризация, исправление, перефразирование, описание изображения. Все модели работают на основе AI Core и полностью на устройстве пользователя. Это значит что все обрабатывается безопасно и работает без наличия интернета.
Пока поддерживается только небольшой список устройств (например, Pixel только линейка последнего поколения). Обещают расширять список в будущем. Скорее всего это связано с необходимой мощностью и оперативной памятью для запуска.
Подробнее в документации
#android#mlkit#gemini#googleio
📹Finding The Perfect Gemini fit on Android (13 мин)
Рассказ про GenAI модели из Google ML Kit и как можно их использовать на устройствах без подключения к сети (список моделей - флагманы 2024-2025 года)
#android#mlkit#ai#gemini#googleio
🤖Google анонсировали Automated Prompt Optimization (далее APO) для Vertex AI. Это будет полезно всем тем кто работает с on-device AI на Android
Если вы ещё не слышали про ML Kit Prompt API — это способ запускать Gemini Nano прямо на Android устройстве без обращения к серверу. Модель живёт в Android AICore как системный сервис, приложение просто отправляет промпт и получает ответ.
APO появился с целью настройки общей модели под конкретную задачу. Это облачный инструмент, который автоматически ищет оптимальный системный промпт для вашей задачи. Вы даёте примеры входных данных и ожидаемых ответов, Gemini Pro/Flash анализирует ошибки, генерирует десятки вариантов промптов параллельно и выбирает лучший. На выходе — просто текст промпта, который вы зашиваете в своё приложение.
Google утверждают, что это даёт📈 +5–8% к точности на реальных задачах: классификация, перевод, определения намерения.
Пока ML Kit Prompt API доступен только на ограниченном числе устройств, но направление очевидно — Google всерьёз строят экосистему on-device AI для Android-разработчиков
🔗 Источник - официальный блог Android Developers
#Android#AndroidDev#MLKit#GeminiNano#OnDeviceAI