Введение

У меня написан Python-скрипт (interview_client.py), который должен запускаться при старте Linux системы, перезапускаться при «падении», работать 24/7, а сообщения от скрипта должны перенаправляться в журнал.

Код скрипта interview_client.py непринципиален для обсуждаемой в данной статье темы.

Systemd-сервис

Обернем Python-скрипт в systemd-сервис, чтобы systemd следил за Python-скриптом.

Создаем директорию для размещения пользовательских systemd-сервисов:

mkdir -p ~/.config/systemd/user/

Создаем файл interview_client.service:

touch ~/.config/systemd/user/interview_client.service

В файл добавляем следующий текст:

[Unit]
Description=Key Listener Client for interview
After=graphical-session.target
Requires=graphical-session.target

[Service]
Environment=DISPLAY=:0
ExecStart=/home/user/interview/venv/bin/python -u /home/user/interview/interview_client.py
Restart=always
StandardOutput=journal
StandardError=journal

[Install]
WantedBy=default.target

У нас получился пользовательский systemd-сервис, который запускает Python-скрипт после запуска графической сессии, обеспечивает его перезапуск в случае сбоя и направляет логи в журнал journal.

Подробнее:

• Description — описание systemd-сервиса;
• After=graphical-session.target — указываем, что systemd-сервис должен стартовать после запуска X-сессии (графической сессии);
• Requires=graphical-session.target — указываем, что графическая сессия обязательна;
• Environment=DISPLAY=:0 — привязываемся к конкретной графической сессии;
• ExecStart — указываем запускать Python-скрипт /home/user/interview/interview_client.py с помощью интерпретатора из виртуального окружения venv. В моем Python-скрипте есть зависимости, которые установлены не глобально, а в виртуальном окружении venv;
• -u — запускаем Python в небуферизованном режиме (unbuffered). Это важно для логирования вывода в журнал;
• Restart=always — указываем перезапускать Python-скрипт всегда;
• StandardOutput=journal и StandardError=journal — направляем весь stdout и stderr, включая print() и traceback, в журнал journal;
• WantedBy — указываем, что systemd-сервис должен автоматически запускаться при старте системы в пользовательской граффической сессии.

Перезапускаем systemd, чтобы он прочитал новый файл interview_client.service в пользовательском контексте:

systemctl --user daemon-reload

Добавляем systemd-сервис interview_client.service в автозагрузку:

systemctl --user enable interview_client.service

Немедленно запускаем systemd-сервис interview_client.service:

systemctl --user start interview_client.service

Проверяем статус:

systemctl --user status interview_client.service

Если понадобится остановить systemd-сервис interview_client.service:

systemctl --user stop interview_client.service

Если понадобится удалить из автозагрузки:

systemctl --user disable interview_client.service

Логи systemd-сервиса

Посмотреть лог сервиса:

journalctl --user -u interview_client.service

Смотреть лог сервиса в реальном времени:

journalctl --user -u interview_client.service -f

Проверка размера журнала:

journalctl --user --disk-usage

У меня:

Archived and active journals take up 127.9M in the file system.

Ограничим размер журнала. Для этого отредактируем конфигурационный файл /etc/systemd/journald.conf. Следующие параметры приводим к виду:

SystemMaxUse=100M
SystemKeepFree=50M
SystemMaxFileSize=20M
SystemMaxFiles=10

Применяем изменения:

systemctl restart systemd-journald

Преимущества systemd-сервиса

Вот список преимуществ использования systemd-сервиса с самописным приложением:

1. Удобные команды ручного запуска, остановки и контроля systemd-сервиса (systemctl start|stop|status|…).
2. Настройка автозапуска приложения при загрузке системы.
3. Настройка автоматического перезапуска при сбое приложения.
4. Настройка зависимостей для запуска приложения в нужном порядке.
5. Журналирование.
6. Настройка ограничений используемых ресурсов (CPU, памяти и др.).
7. Настройка прав доступа к ресурсам (сети, файловой системе и др.).
8. Простой формат файлов .service.
9. Поддержка шаблонов и инстансов для многократного запуска systemd-сервиса с разными параметрами.

Выводы

Systemd — это удобно: написали и отладили скрипт, остальное systemd берет на себя.

Все обсуждение статьи в комментариях ниже!

Ирина K.

Автор и создатель сайта

Сообщение Автоматический перезапуск самописного сервиса в Linux появились сначала на Админкин.

Git

Git — это распределенная система управления версиями. Создана для отслеживания изменений в коде и облегчения совместной работы над проектами. Я ее всегда использую, даже когда работаю над проектом одна.

Платформа Git

Я не пользуюсь платформами GitHub и GitLab. Я использую собственный Git сервис Gogs. Его установка и настройка подробно описаны в статье: «Установка Git сервиса Gogs на Linux (Debian 11)«.

Создание удаленного репозитория Git

Создание удаленного репозитория на разных платформах Git по сути не различается. У меня Gogs, поэтому пишу про Gogs.

В адресной строке браузера набираю https://git.adminkin.pro/ и ввожу логин и пароль пользователя.

Для создания нового репозитория нажимаю на + рядом с My Repositories:

Придумываю имя репозиторию (interview) и нажимаю кнопку Create Repository. Все! Удаленный репозиторий создан.

Часто используемые Git команды

На локальной машине переходим к проекту interview:

cd ~/interview/

Инициализируем локальный репозиторий:

git init

Создаем файл .gitignore:

touch .gitignore

Это обычный текстовый файл, в который вносится список файлов и директорий, которые Git должен игнорировать и не отслеживать изменения.

У меня проект interview на Python, и я добавляю в игнор все директории с именем __pycache__ с их содержимым:

echo "__pycache__/" >> .gitignore

Добавляем все файлы проекта в область подготовки к коммиту (стейдж):

git add .

Просматриваем текущее состояние репозитория:

git status

• On branch master — это текущая ветка.
• Changes to be committed — это файлы, которые уже в стейдже, т.е. в области подготовки к коммиту после git add, и готовы к коммиту.
• Changes not staged for commit — это измененные файлы, но еще не добавленные в стейдж через git add.
• Untracked files — это файлы, присутствующие в проекте, но неотслеживаемые Git.

Чтобы удалить файл из стейджа (если он был ошибочно добавлен с помощью git add):

git restore --staged <file>

Задаем автора коммитов для репозитория:

git config user.name "Irina K."

git config user.email "irina@email.email"

Чтобы просмотреть текущие настройки Git, включая user.name, user.email:

git config --list

Делаем коммит (снимок состояния проекта):

git commit -m "my first commit"

где my first commit — это комментарий к коммиту.

Просматриваем список настроенных удаленных репозиториев с адресами для чтения и записи, привязанных к репозиторию:

git remote -v

Пока список пустой. Добавляем удаленный репозиторий, который мы создали в предыдущем разделе статьи:

git remote add origin https://git.adminkin.pro/<git_user>/interview.git

Отправляем локальный коммит в удаленный репозиторий:

git push -u origin master

Просмотр коммитов

Список коммитов в обратном хронологическом порядке:

git log

Для каждого коммита отобразятся: хеш коммита (уникальный идентификатор), автор коммита, дата коммита и комментарий коммита.

Список коммитов со списком файлов каждого коммита:

git log --name-status

Список файлов коммита можно просмотреть и другой коммандой:

git diff-tree --no-commit-id --name-only -r <commit_hash>

где <commit_hash> — это хеш коммита.

Список файлов, которые изменялись между коммитами:

git diff --name-only <commit_hash_1> <commit_hash_2>

Просмотр структуры репозитория со всеми файлами

Просмотреть структуру репозитория со всеми файлами для текущего коммита:

git ls-tree --name-only -r HEAD

где -r — для отображения файлов во вложенных директориях;

HEAD — для текущего коммита. Вместо HEAD можно указать хеш конкретного коммита.

Просмотр изменений

Посмотреть изменения для коммита (все строки кода, которые были добавлены, изменены, удалены):

git log -p -1 <commit_hash>

Просмотреть все содержимое файла с изменениями, внесенными после последнего коммита:

git diff -U9999 <file>

где -U9999 означает: показывать до 9999 строк контекста вокруг каждого изменения. Таким образом будет показан весь файл с пометками изменений. По умолчанию показывается по 3 строки «до и после» изменений.

Получение отсутствующего файла

Чтобы получить файл, отсутствующий в локальном репозитории, с удаленного репозитория:

git checkout <file>

Отмена отслеживания файла

Чтобы удалить файл из удаленного репозитория Git и больше не отслеживать его, но оставить файл на диске (в рабочей директории):

git rm --cached <file>

После этой команды Git будет считать файл неотслеживаемым (untracked).

Независимая версия файла в удаленном репозитории

Чтобы оставить файл/директорию в удаленном репозитории Git, но не отслеживать:

git update-index --skip-worktree <file>

Так в удаленном репозитории Git будет собственная независимая версия файла/директории.

Добавление файла в сделанный коммит

Если был сделан коммит:

git commit -m "comment"

А файл forgotten_file не был добавлен в стейдж с помощью git add и, таким образом, не попал в коммит. А очень нужно сделать единый коммит с забытым файлом. Делается это двумя командами:

git add forgotten_file

git commit --amend

Добавление соавтора

Чтобы пользователь мог добавлять свои правки в ваш удаленный репозиторий, его нужно добавить в соавторы.

На сайте с Gogs (у меня это https://git.adminkin.pro/) переходим к нужному репозиторию, выбираем вкладку Настройки, а затем Сотрудничество.

В строке поиска набираем имя нужного пользователя и нажимаем кнопку Добавить нового соавтора. И проверяем, что у пользователя добавились права на запись.

Кроме прав на запись, пользователь должен быть активирован. Чтобы это проверить, заходим на сайт Gogs под учетной записью администратора, переходим в Панель администратора, в раздел Пользователи.

Нужный пользователь должен быть с «галочкой» Активирован.

Клонирование удаленного репозитория

Чтобы клонировать существующий удаленный репозиторий (т.е. создать локальную копию):

git clone https://git.adminkin.pro/<git_user>/interview.git

Вывод

А какие Git команды вы часто используете? Напишите в комментариях под статьей.

Ирина K.

Автор и создатель сайта

Сообщение Часто используемые Git команды появились сначала на Админкин.

Настройка локальной машины

Звук через PipeWire вместо PulseAudio

Проверяем, что используем звук через более современный PipeWire, а не через устаревший звуковой сервер PulseAudio:

pactl info

Если строка вида:

Server Name: PulseAudio (on PipeWire 0.3.65)

то это PipeWire.

Если строка вида:

Server Name: pulseaudio

то это PulseAudio.

Если PulseAudio, то устанавливаем PipeWire. PipeWire объединяет возможности PulseAudio и JACK, обладает лучшей поддержкой Bluetooth, более низкой задержкой и лучшей совместимостью с современными системами.

Устанавливаем:

apt install pipewire-audio-client-libraries pipewire-pulse wireplumber libspa-0.2-bluetooth

Далее проще всего перезагрузиться, и после перезагрузки будет уже работать PipeWire вместо PulseAudio.

systemctl --user status pipewire pipewire-pulse

«Проброс» аудиоустройства через сеть

Чтобы Bluetooth наушники, подключенные к локальной машине, были видны на удаленном сервере как аудиоутройство, нужно «пробросить» аудиоустройство через сеть.

Создаем конфигурационный файл ~/.config/pipewire/pipewire-pulse.conf.d/tcp-server.conf:

mkdir -p ~/.config/pipewire/pipewire-pulse.conf.d

touch ~/.config/pipewire/pipewire-pulse.conf.d/tcp-server.conf

В созданный конфигурационный файл добавляем следующий текст:

pulse.cmd = [
    { cmd = "load-module" args = "module-native-protocol-tcp auth-ip-acl=127.0.0.1,192.168.1.0/24 auth-anonymous=1" flags = []}
]

Это команда разрешает входящие сетевые подключения к звуковому серверу по TCP (порт 4713).

module-native-protocol-tcp — это модуль, разрешающий сетевые подключения.

auth-ip-acl=127.0.0.1,192.168.1.0/24 — это список IP адресов и подсетей, из которых разрешено подключаться. У меня локальная машина и удаленный сервер находятся в одной подсети 192.168.1.0/24.

auth-anonymous=1 — разрешает анонимные подключения. Это безопасно только в локальной сети. В случае работы через Интернет необходимо настраивать авторизацию.

Перезагружаем PipeWire:

systemctl --user restart pipewire pipewire-pulse

Проверяем, что теперь принимаются подключения по TCP на порт 4713:

ss -tulnp | grep pipewire-pulse

Узнаем sink подключенных Bluetooth наушников, которые «пробрасываем» через сеть:

pactl list short sinks

У меня это bluez_output.28_A6_54_CF_62_79.1.

Итак, на локальной машине звуковой сервер, принимающий сетевые подключения по TCP на порт 4713. А для подключения именно к Bluetooth наушникам мы узнали их sink.

Далее на удаленном сервере мы настроим подключение по TCP к этому звуковому серверу и к именно Bluetooth наушникам. Так на удаленном сервере эти Bluetooth наушники отобразятся как локальное аудиоустройство, аудиовыход.

Настройка удаленного сервера

Аналогично, как на локальной машине, проверяем, что звук через PipeWire.

Туннельное подключение

Создаем конфигурационный файл ~/.config/pipewire/pipewire-pulse.conf.d/tcp-client.conf:

mkdir -p ~/.config/pipewire/pipewire-pulse.conf.d

touch ~/.config/pipewire/pipewire-pulse.conf.d/tcp-client.conf

В созданный конфигурационный файл добавляем следующий текст:

pulse.cmd = [
    {cmd = "load-module" args = "module-tunnel-sink server=192.168.1.50 sink=bluez_output.28_A6_54_CF_62_79.1" flags = []}
]

Эта команда создает локальный sink (аудиоустройство, аудиовыход) через туннельное подключение к звуковому серверу по TCP.

module-tunnel-sink — модуль, создающий туннельное подключение.

server=192.168.1.50 — IP адрес звукового сервера, принимающего подключения по TCP.

sink=bluez_output.28_A6_54_CF_62_79.1 — это sink Bluetooth наушников.

Перезагружаем PipeWire:

systemctl --user restart pipewire pipewire-pulse

Смотрим аудиовыходы:

pactl list short sinks

Созданный нами аудиовыход с наименованием, начинающимся с tunnel-sink. У меня: tunnel-sink.192.168.1.50.

Давайте проверять работоспособность. Созданный аудиовыход делаем аудиовыходом по умолчанию, например, так:

И проиграем какой-нибудь звуковой файл:

paplay /usr/share/sounds/alsa/Side_Left.wav

В Bluetooth наушниках локальной машины должны услышать звучание.

Автоматическое восстановление туннельного подключения

Для автоматического восстановления разорвавшегося туннельного подключения к звуковому серверу напишем bash скрипт и добавим его в планировщик задач cron.

Создаем bash скрипт /home/user/cron_tunnel_reconnect.sh:

touch /home/user/cron_tunnel_reconnect.sh

В него добавляем следующий текст:

#!/bin/bash

AUDIO_SERVER_IP="192.168.1.50"
BLUETOOTH_SINK="bluez_output.28_A6_54_CF_62_79.1"

export DISPLAY=:0
uid=$(id -u)
export XDG_RUNTIME_DIR=/run/user/$uid
export DBUS_SESSION_BUS_ADDRESS=unix:path=$XDG_RUNTIME_DIR/bus

if ! pactl list short modules | grep -q tunnel-sink; then
    pactl load-module module-tunnel-sink server="$AUDIO_SERVER_IP" sink="$BLUETOOTH_SINK"
fi

Скрипт экспортирует переменные окружения: DISPLAY, XDG_RUNTIME_DIR, DBUS_SESSION_BUS_ADDRESS, чтобы привязаться к конкретной графической пользовательской сессии. И уже в конкретной графической пользовательской сессии проверяет, загружен ли модуль tunnel-sink. Если не загружен, то загружает и устанавливает туннельное подключение к звуковому серверу, к Bluetooth наушникам.

Делаем скрипт /home/user/cron_tunnel_reconnect.sh исполняемым:

chmod +x /home/user/cron_tunnel_reconnect.sh

Открываем crontab на редактирование:

crontab -e

И добавляем строку:

*/1 * * * * /home/user/cron_tunnel_reconnect.sh

Готово! Скрипт будет вызываться на исполнение каждую минуту.

Вывод

«Проброс» аудиоустройства через сеть в Debian оказался несложной задачей. Все вопросы жду в комментариях под статьей.

Ирина K.

Автор и создатель сайта

Сообщение Как звук с удаленного сервера воспроизвести на локальной машине? появились сначала на Админкин.

Что будем делать?

Будем делать бесплатный, оффлайн и в реальном времени переводчик, который будет распознавать речь на английском языке, переводить на русский язык и синтезированным голосом вещать в Bluetooth наушник в ухе.

Бесплатный — поскольку в России все меньше возможностей оплатить иностранные платные сервисы, да и не хотелось бы зависеть от их доступности и нагруженности.

Оффлайн — чтобы не зависеть от качества и доступности Интернета.

В реальном времени — поскольку требуется перевод «живой» беседы на интервью.

Операционная система и «железо»

Операционная система: Debian 12. А «железо» — приведу характеристики моего:

CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1275 v6 @ 3.80GHz
Кол-во ядер CPU: 8
RAM: 32 Gb
Disk: 450 Gb SSD
GPU: NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti
GPU MEM: 16 Gb

Тут хотелось бы напомнить, что в Интернете существует большое количество предложений аренды сервера с GPU. А как настроить удаленный рабочий стол с пробросом локального микрофона и динамика на сервер читайте в статье: «Удаленный рабочий стол со звуком, микрофоном, передачей файлов и USB устройствами«.

Установка Python и необходимых пакетов

Устанавливаем Python, менеджер пакетов Pip для Python, пакет Venv для виртуальных окружений в Python и набор инструментов для работы с аудио и видео FFmpeg:

apt install python3 python3-pip python3-venv ffmpeg

Под обычным пользователем (не root) cоздаем виртуальное окружение Python с именем venv:

python3 -m venv venv

Активируем виртуальное окружение venv:

source venv/bin/activate

Обновляем версию Pip:

pip install --upgrade pip

Будем устанавливать Python-библиотеку PyTorch с поддержкой GPU (Graphics Processing Unit) и CUDA (Compute Unified Device Architecture). Это позволит улучшить производительность за счет использования ресурсов видеокарты.

Проверить, что NVIDIA GPU поддерживает CUDA, можно на официальном сайте NVIDIA: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus.

Узнаем версию CUDA:

nvidia-smi

У меня CUDA версии 12.8.

Переходим на сайт PyTorch по ссылке: https://pytorch.org/get-started/locally.

Выбираем версию CUDA и получаем команду на скачивание PyTorch. У меня получилась следующая команда:

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

Установим набор инструментов NVIDIA CUDA Toolkit. Для версий CUDA 12.X переходим по ссылке: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive и выбираем самую свежую версию NVIDIA CUDA Toolkit.

Выбираем операционную систему, дистрибутив, тип установщика. Скачиваем и устанавливаем набор инструментов согласно появивщейся инструкции. У меня в инструкции были следующие команды:

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.1/local_installers/cuda-repo-debian12-12-8-local_12.8.1-570.124.06-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-debian12-12-8-local_12.8.1-570.124.06-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-debian12-12-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-8

Установим NVIDIA cuDNN — специализированную библиотеку от NVIDIA, предназначенную для ускорения работы нейронных сетей на GPU. Для версий CUDA 12.X переходим по ссылке: https://developer.nvidia.com/cudnn-archive и выбираем самую свежую версию NVIDIA cuDNN.

Выбираем операционную систему, дистрибутив, тип установщика. Скачиваем и устанавливаем набор инструментов согласно появивщейся инструкции. У меня в инструкции были следующие команды:

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/9.8.0/local_installers/cudnn-local-repo-debian12-9.8.0_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-debian12-9.8.0_1.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-debian12-9-8-local/cudnn-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cudnn

Распознавание речи

Устанавливаем RealtimeSTT — библиотеку для распознавания речи (SST=Speech-to-Text) в реальном времени:

pip install RealtimeSTT

Тест на распознавание речи

Тут мы уже можем протестировать работоспособность распознавания речи. Вот код Python-программы для этого:

from RealtimeSTT import AudioToTextRecorder

if __name__ == '__main__':
    print("Wait until it says 'speak now'")
    recorder = AudioToTextRecorder()

    while True:
        print(recorder.text())

Аудиосигнал захватывается с микрофона по умолчанию, распознается речь, результат распознавания выводится в виде текста на консоль:

Модель распознавания речи

Для распознавания речи по умолчанию используется модель Faster Whisper размера tiny.

При первом обращении модель скачивается с сайта Hugging Face: https://huggingface.co/. При последующих обращениях используется скаченная модель. Директория для размещения скаченной модели: ~/.cache/huggingface/hub/.

Модель обнаружения голосовой активности

Для обнаружения голосовой активности используются: WebRTCVAD (для начального обнаружения голосовой активности) и SileroVAD (для более точного обнаружения).

При первом обращении модель SileroVAD скачивается с GitHub-репозитория: https://github.com/snakers4/silero-vad.git. При последующих обращениях используется скаченная модель. Директория для размещения скаченной модели: ~/.cache/torch/hub/snakers4_silero-vad_master/.

WebRTCVAD — это не обучаемая модель, а нативная C++-библиотека. Используется в Python через обёртку — Python-библиотеку webrtcvad-wheels. При запуске ничего не скачивает из Интернета.

Перевод с одного языка на другой

Устанавливаем Transformers — библиотеку от Hugging Face, предоставляющую доступ к современным предобученным моделям.

pip install transformers==4.51.3

В команде на установку указана конкретная версия библиотеки (4.51.3), поскольку самая свежая версия библиотеки на момент написания статьи (4.52.4) валится с ошибками.

Модель машинного перевода

Для перевода с английского языка на русский язык будем использовать модель facebook/nllb-200-1.3B. Это мощная модель машинного перевода, созданная Meta (Facebook), способная переводить между 200 языков напрямую, без необходимости переводить через английский. Модель содержит 1.3 миллиарда параметров.

При первом обращении модель скачивается с сайта Hugging Face. При последующих обращениях используется скаченная модель. Директория для размещения скаченной модели: ~/.cache/huggingface/hub/.

Синтез речи

Устанавливаем RealtimeTTS — библиотеку для синтеза речи (TTS=Text-to-Speech) в реальном времени, настроенную на работу с моделью Coqui TTS.

pip install realtimetts[coqui]

Модель синтеза речи

Coqui TTS — это высококачественная модель синтеза речи с локальной обработкой, не требующая Интернет. При первом обращении модель скачивается с сервера Coqui AI. При последующих обращениях используется скаченная модель. Размещается скаченная модель в поддиректории models/.

Голос для синтеза речи

Сделаем запись собственного голоса, чтобы переводчик заговорил нашем же голосом. Нужна запись со следующими параметрами:

• Частота: 22050 Гц
• Каналы: моно
• Разрядность: 16 бит
• Формат: WAV
• Длительность: ~5-30 секунд

Запускаем команду на запись голоса с требуемыми параметрами и длительностью 20 секунд:

arecord -f S16_LE -r 22050 -c 1 -d 20 -t wav irina.wav

где irina.wav — это имя выходного файла.

Готово! Голос записан.

Тест синтеза речи

Тут мы уже можем протестировать работоспособность синтеза речи. Вот код Python-программы для этого:

from RealtimeTTS import TextToAudioStream, CoquiEngine

if __name__ == '__main__':

    text = "Привет, мир! "
    engine = CoquiEngine(voices_path='sounds/', voice='irina', language="ru", specific_model="v2.0.3")
    stream = TextToAudioStream(engine, language='ru')
    stream.feed(text).play(language='ru')

    print("Playout finished")
    engine.shutdown()

В поддиректорию sounds/ я расположила файл irina.wav, созданный на предыдущем шаге.

Синтезированная речь воспроизводится на динамике по умолчанию. Ух! Звучит очень реалистично и похожа на мой собственный голос.

Вывод звука на Bluetooth наушники

Настроим вывод синтезированной речи на Bluetooth наушники, которые не являются динамиком по умолчанию.

PortAudio по умолчанию

PyAudio — это Python-библиотека, которая предоставляет простой интерфейс для работы с PortAudio, кросс-платформенным аудио API.

Устанавливается PortAudio командой:

apt install portaudio19-dev

Python-библиотека PyAudio устанавливается командой:

pip install pyaudio

У меня в таком виде библиотека PyAudio не обнаруживает Bluetooth наушники. Т.е., если запустить Python-код:

import pyaudio

p = pyaudio.PyAudio()

for i in range(p.get_device_count()):
    info = p.get_device_info_by_index(i)
    print(f"Device {i}: {info['name']}")

то в терминале отобразятся обнаруженные устройства:

Device 0: Sound Blaster Play! 3: USB Audio (hw:0,0)
Device 1: HDA NVidia: HDMI 0 (hw:1,3)
Device 2: HDA NVidia: HDMI 1 (hw:1,7)
Device 3: HDA NVidia: HDMI 2 (hw:1,8)
Device 4: HDA NVidia: HDMI 3 (hw:1,9)
Device 5: sysdefault
Device 6: spdif
Device 7: lavrate
Device 8: samplerate
Device 9: speexrate
Device 10: pulse
Device 11: speex
Device 12: upmix
Device 13: vdownmix
Device 14: default

Bluetooth наушников среди них нет.

PortAudio с поддержкой PulseAudio

Чтобы библиотека PyAudio обнаруживала Bluetooth устройства, необходимо, чтобы в PortAudio была включена поддержка PulseAudio. Пересоберем PortAudio с поддержкой PulseAudio.

Удаляем установленный PortAudio:

apt remove portaudio19-dev libportaudio2 libportaudiocpp0

Проверяем, что больше не осталось установленных пакетов, связанных с PortAudio:

apt list --installed | grep portaudio

Устанавливаем:

apt install libpulse-dev

Скачиваем и собираем PortAudio с поддержкой PulseAudio:

git clone https://github.com/PortAudio/portaudio.git

cd portaudio

./configure --with-pulseaudio

make

make install

Добавляем директорию /usr/local/lib (место установки PortAudio с поддержкой PulseAudio) в переменную окружения LD_LIBRARY_PATH. Для этого под пользователем user:

echo "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc

Применяем изменения:

source ~/.bashrc

source venv/bin/activate

Снова запускаем предыдущий Python-код. Все Bluetooth устройства должны обнаружиться!

Device 0: Sound Blaster Play! 3: USB Audio (hw:0,0)
Device 1: HDA NVidia: HDMI 0 (hw:1,3)
Device 2: HDA NVidia: HDMI 1 (hw:1,7)
Device 3: HDA NVidia: HDMI 2 (hw:1,8)
Device 4: HDA NVidia: HDMI 3 (hw:1,9)
Device 5: spdif
Device 6: pulse
Device 7: speex
Device 8: upmix
Device 9: vdownmix
Device 10: default
Device 11: Default Sink
Device 12: Default Source
Device 13: Sound Blaster Play! 3 Analog Stereo
Device 14: NoMachine Output
Device 15: HOCO W35 Max
Device 16: Monitor of Sound Blaster Play! 3 Analog Stereo
Device 17: Sound Blaster Play! 3 Digital Stereo (IEC958)
Device 18: Monitor of NoMachine Output
Device 19: Remapped nx_voice_out
Device 20: Monitor of HOCO W35 Max

Теперь, указав индекс устройства, мы выведем синтезированную речь на это устройство.

Небольшие правки RealtimeTTS

В файле stream_player.py из пакета RealtimeTTS закомментируем весь следующий код:

while self.audio_stream.stream.get_write_available() < frames_in_sub_chunk:
  if time.time() - start_time > timeout:
    print(f"Wait aborted: Timeout of {timeout}s exceeded. "
        f"Buffer availability: {self.audio_stream.stream.get_write_available()}, "
        f"Frames in sub-chunk: {frames_in_sub_chunk}")
    break
  time.sleep(0.001)  # Small sleep to let the stream process audio

В файле text_to_stream.py из пакета RealtimeTTS закомментируем строку:

print("SYNTHESIS FINISHED")

А в строке:

and len(self.char_iter.items) > 1

единицу меняем на ноль.

Полный код переводчика

from RealtimeSTT import AudioToTextRecorder
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
from RealtimeTTS import TextToAudioStream, CoquiEngine
import pyaudio
import logging

if __name__ == '__main__':
    logging.basicConfig(level=logging.ERROR, force=True)

    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    model_name = "facebook/nllb-200-1.3B"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=True)
    model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name).to(device)
    tokenizer.src_lang = "eng_Latn"
    forced_bos_token_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("rus_Cyrl")

    def translate_text(text):
        inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=512).to(device)
        translated_tokens = model.generate(**inputs, forced_bos_token_id=forced_bos_token_id, max_length=512)
        translation = tokenizer.batch_decode(translated_tokens, skip_special_tokens=True)
        return translation[0]

    print("System initializing, please wait...")

    def find_bluetooth_device_index(target_name="HOCO W35 Max", exclude_name="Monitor"):
        p = pyaudio.PyAudio()
        for i in range(p.get_device_count()):
            info = p.get_device_info_by_index(i)
            name = info['name']
            if target_name in name and exclude_name not in name:
                return i
        return -1

    index = find_bluetooth_device_index()
    if index == -1:
        print("Blutooth device is not found")
        exit(0)
    engine = CoquiEngine(voices_path='sounds/', voice='irina', language="ru", specific_model="v2.0.3", speed=1.2)
    stream = TextToAudioStream(engine, language='ru', output_device_index=index)

    recorder = None
    end_of_sentence_detection_pause = 0.35
    unknown_sentence_detection_pause = 0.7
    mid_sentence_detection_pause = 2.0
    prev_text = ""

    def preprocess_text(text):
        text = text.lstrip()
        if text.startswith("..."):
            text = text[3:]
        text = text.lstrip()
        if text:
            text = text[0].upper() + text[1:]
        return text

    def text_detected(text):
        global prev_text, recorder
        sentence_end_marks = ['.', '!', '?']
        text = preprocess_text(text)

        if text.endswith("..."):
            recorder.post_speech_silence_duration = mid_sentence_detection_pause
        elif text and text[-1] in sentence_end_marks and prev_text and prev_text[-1] in sentence_end_marks:
            recorder.post_speech_silence_duration = end_of_sentence_detection_pause
        else:
            recorder.post_speech_silence_duration = unknown_sentence_detection_pause

        prev_text = text

    def process_text(text):
        text = preprocess_text(text)
        text = text.rstrip()
        if text.endswith("..."):
            text = text[:-2]
        if not text:
            return

        try:
            translated_text = translate_text(text)
            print(f"{translated_text}")
            stream.feed(translated_text).play_async(language='ru', fast_sentence_fragment_allsentences=True)
        except Exception as e:
            print("Exception")

    recorder_config = {
        'spinner': False,
        'model': 'large-v2',
        'download_root': None, # default download root location (~/.cache/huggingface/hub/)
        'realtime_model_type': 'tiny.en',
        'language': 'en',
        'webrtc_sensitivity': 3,
        'post_speech_silence_duration': unknown_sentence_detection_pause,
        'min_length_of_recording': 1.1,
        'min_gap_between_recordings': 0,
        'enable_realtime_transcription': False,
        'realtime_processing_pause': 0.02,
        'on_realtime_transcription_update': text_detected,
        'silero_deactivity_detection': True, # Enables the Silero model for end-of-speech detection
        'early_transcription_on_silence': 0,
        'beam_size': 5,
        'beam_size_realtime': 3,
        'no_log_file': True,
    }

    recorder = AudioToTextRecorder(**recorder_config)
    print("\nSay something...\n")
    
    try:
        while True:
            recorder.text(process_text)
    except KeyboardInterrupt:
        print("Exiting...")
        engine.shutdown()
        exit(0)

Потребляемые ресурсы

Использование графического процессора GPU, видеопамяти, а также список процессов, использующих GPU, удобно смотреть в терминальном приложении nvtop. Это монитор ресурсов в реальном времени для видеокарт NVIDIA.

Вывод

Полный код бесплатного, оффлайн переводчика в реальном времени с английского языка на русский получился чуть более 100 строк. Работает очень круто. Я довольна!

Все вопросы жду в комментариях под статьей.

Ирина K.

Автор и создатель сайта

Сообщение Бесплатный оффлайн переводчик в реальном времени у тебя в ухе появились сначала на Админкин.

Варианты решения

Есть вариант физического устройства-заглушки (dummy plug), которое подключается к HDMI или VGA разъему видеокарты и имитирует подключенный монитор.

Есть вариант использования виртуального драйвера X-сервера (xserver-xorg-video-dummy), который позволяет запускать графическую сессию без физической видеокарты и монитора.

Еще есть вариант использования драйвера видеокарты NVIDIA со специальной конфигурацией. А поскольку у меня уже стоит драйвер видеокарты NVIDIA, то я остановлюсь на этом варианте решения.

Headless сервер на Debian с драйвером NVIDIA

Итак. Физического монитора на сервере с Debian нет. Но установлен драйвер видеокарты NVIDIA. При удаленном подключении к серверу нужна графическая сессия, например, с разрешением 1920×1080. И чтобы это реализовать, нам понадобится создать и настроить всего один конфигурационный файл /etc/X11/xorg.conf.

Автоматически создаем файл конфигурации X-сервера /etc/X11/xorg.conf, настроенный на использование графического драйвера NVIDIA:

nvidia-xconfig

Отредактируем полученный файл /etc/X11/xorg.conf. В Section «Monitor» добавляем:

HorizSync      28-80
VertRefresh    48-75

Это допустимые диапазоны горизонтальной частоты развертки монитора и частоты обновления кадров.

В Section «Device» добавляем:

Option         "AllowEmptyInitialConfiguration" "true"
Option         "ConnectedMonitor" "DFP-0"

Эти две опции для драйвера NVIDIA. Первая опция позволяет запускать X-сервер, даже если не подключен монитор. Вторая опция заставляет драйвер считать, что подключен определенный тип монитора. DFP-0 — это Digital Flat Panel, т.е. монитор с цифровым плоским экраном.

В Section «Screen» и SubSection «Display» добавляем:

Modes "1920x1080"

Это нужное нам разрешение экрана.

Чтобы изменения вступили в силу, нужно перезапустить дисплей-менеджер. Чтобы проверить, какой дисплей-менеджер используется:

cat /etc/X11/default-display-manager

/usr/sbin/lightdm — это LightDM, /usr/sbin/gdm3 — это GNOME Display Manager и т.д.

Я перезапускаю дисплей-менеджер с помощью команды:

systemctl restart lightdm

Все готово. Можно удаленно подключаться к серверу и проверять разрешение графической сессии.

Листинг файла /etc/X11/xorg.conf

Полный листинг файла /etc/X11/xorg.conf у меня получился следующий:

# nvidia-xconfig: X configuration file generated by nvidia-xconfig
# nvidia-xconfig:  version 570.124.06

Section "ServerLayout"
    Identifier     "Layout0"
    Screen      0  "Screen0" 0 0
    InputDevice    "Keyboard0" "CoreKeyboard"
    InputDevice    "Mouse0" "CorePointer"
EndSection

Section "Files"
EndSection

Section "InputDevice"
    # generated from default
    Identifier     "Mouse0"
    Driver         "mouse"
    Option         "Protocol" "auto"
    Option         "Device" "/dev/psaux"
    Option         "Emulate3Buttons" "no"
    Option         "ZAxisMapping" "4 5"
EndSection

Section "InputDevice"
    # generated from default
    Identifier     "Keyboard0"
    Driver         "kbd"
EndSection

Section "Monitor"
    Identifier     "Monitor0"
    VendorName     "Unknown"
    ModelName      "Unknown"
    Option         "DPMS"
    HorizSync      28-80
    VertRefresh    48-75
EndSection

Section "Device"
    Identifier     "Device0"
    Driver         "nvidia"
    VendorName     "NVIDIA Corporation"
    BusID          "PCI:1:0:0"
    Option         "AllowEmptyInitialConfiguration" "true"
    Option         "ConnectedMonitor" "DFP-0"
EndSection

Section "Screen"
    Identifier     "Screen0"
    Device         "Device0"
    Monitor        "Monitor0"
    DefaultDepth    24
    SubSection     "Display"
        Depth       24
        Modes      "1920x1080"
    EndSubSection
EndSection

Вывод

Мы создали графическую сессию с разрешением 1920×1080 на удаленном сервере с Debian без монитора и с видеокартой NVIDIA.

Обсуждаем тему в комментариях под статьей!

Ирина K.

Автор и создатель сайта

Сообщение Headless сервер на Debian появились сначала на Админкин.

Программа NoMachine

Программа NoMachine состоит из двух компонентов: клиента и сервера. На удаленной машине (т.е. на компьютере, рабочий стол которого мы хотим получить на локальной машине) мы будем использовать сервер NoMachine. На локальной машине (т.е. на компьютере, на котором мы хотим получить рабочий стол удаленной машины), мы будем использовать клиент NoMachine.

Сервер NoMachine на удаленной машине (Debian)

Чтобы скачать NoMachine, переходим по ссылке: https://downloads.nomachine.com.

У меня удаленная машина под Debian — выбираю тип диструбутива DEB и скачиваю.

Устанавливаем:

dpkg -i nomachine_*.deb

После установки NoMachine начинает работать как сервер nxserver и слушать порт 4000.

Проверяем статус сервера nxserver:

systemctl status nxserver

Проверяем прослушиваемые порты:

netstat -nltp

Чтобы проверить статус сервера в GUI, кликаем мышью по иконке NoMachine (!M) в системном трее и выбираем Show server status.

Сервер установили, сервер работает.

Настройка сервера

Отключим гостевой доступ, включенный по умолчанию. Для этого переходим на вкладку Security. Снимаем «галочку» с пункта «Allow guest desktop sharing access on this server«. Возвращаемся на вкладку Status и перезагружаем сервер с помощью кнопки Restart the server.

Аутентификация пользователя по ключу

Аутентификация пользователя по логину/паролю не является безопасной. Безопасной альтернативой является аутентификация пользователя по ключу. Вместо запроса пароля пользователя, аутентификация основывается на паре ключей, созданной в формате OpenSSH и состоящей из публичного ключа, установленного на сервере, и приватного ключа, находящегося у пользователя.

Генерация пары ключей

Генерируем пару ключей:

ssh-keygen -t rsa -b 4096

Придумываем имя для ключей. Я придумала имя user-openssh. И у меня в текущей директории сгенерировался приватный ключ user-openssh и публичный ключ user-openssh.pub.

Приватный ключ передаем пользователю, а публичный ключ разместим в нужном месте на сервере.

Размещение публичного ключа на сервере

Создаем директорию $HOME/.nx/config, если она не существует:

mkdir $HOME/.nx/config

Создаем файл $HOME/.nx/config/authorized.crt и устанавливаем необходимые разрешения на доступ к нему:

touch $HOME/.nx/config/authorized.crt

chmod 0600 $HOME/.nx/config/authorized.crt

Добавляем публичный ключ user-openssh.pub в файл $HOME/.nx/config/authorized.crt:

cat user-openssh.pub >> ~/.nx/config/authorized.crt

Включение аутентификации по ключу на сервере

Добавляем в конфигурационный файл /usr/NX/etc/server.cfg строку:

AcceptedAuthenticationMethods NX-private-key

Перезагружаем сервер NoMachine:

/etc/NX/nxserver --restart

Настройка файрвола

У меня на удаленной машине установлен файрвол. Разрешаю входящий UDP-трафик на порт 4000:

iptables -A INPUT -p udp --dport 4000 -j ACCEPT

Разрешаю входящий TCP-трафик на порт 4000:

iptables -A INPUT -p tcp --dport 4000 -j ACCEPT

Сохраняю текущую конфигурацию iptables:

iptables-save > /etc/iptables.up.rules

Проброс портов

Поскольку моя удаленная машина стоит за роутером, то я пробрасываю порт 4000 (TCP и UDP) наружу:

Клиент NoMachine на локальной машине (Windows)

У меня локальная машина под Windows. На том же сайте NoMachine https://downloads.nomachine.com выбираю дистрибутив для Windows, скачиваю и устанавливаю:

Запускаем программу NoMachine — это клиент. А программа NoMachine Service — это сервер, он нам не нужен.

Нажимаем кнопку Добивить, чтобы создать подключение к удаленной машине. В поле Хост вводим IP адрес удаленной машины. Порт — 4000, Протокол — NX.

У меня удаленная машина за роутером, поэтому в поле Хост я указываю IP адрес роутера.

Переходим на вкладку Настройка, выбираем «Используйте аутентификацию на основе ключей по ключу, который вы предоставляете» и нажимаем кнопку Изменить.

Выбираем приватный ключ. У меня это user-openssh. Нажимаем стрелку <, чтобы вернуться на вкладку Настройка, и нажимаем кнопку Добавить.

Подключение к удаленной машине создано, нажимаем кнопку Подключить.

Вводим имя пользователя и вводим парольную фразу (passphrase) в поле Индификационная фраза. Если парольная фраза при создании пары ключей не была задана, то поле Индификационная фраза не будет отображено. И нажимаем кнопку OK.

Все! Должен отобразиться удаленный рабочий стол.

Проверка звука

На удаленной машине открываем конфигурационный файл /usr/NX/etc/node.cfg и проверяем, что следующие параметры не закомментированы (т.е. нет символа # перед параметром) и выставлены в нужные значения:

AudioInterface pulseaudio
EnableAudio 1

Если вносите правки в конфигурационный файл /usr/NX/etc/node.cfg, то необходимо перезагрузить nxserver:

/etc/NX/nxserver --restart

На локальной машине запускаем клиент NoMachine, устанавливаем соединение с удаленной машиной, нажимаем комбинацию клавиш Ctrl+Alt+0 и проверем, что передача звука с сервера на клиент включена (нет «красного крестика»):

На удаленной машине запускаем команду на проигрывание звукового файла:

paplay /usr/share/sounds/alsa/Side_Left.wav

Звук должен быть слышен в динамиках локальной машины.

Проверка микрофона

Чтобы включить передачу микрофона с клиента на сервер, нажимаем комбинацию клавиш Ctrl+Alt+0, кликаем по Вход микрофона и нажимаем Включить микрофон.

Возвращаемся на рабочий стол удаленной машины, нажимая на стрелку <.

Кликнув в системном трее на микрофон, выбираем микрофон Remapped nx_voice_out.

Кликнув на Audio mixer, в открывшемся окне, в разделе Recording выбираем Monitor of NoMachine Output.

Запускаем запись 5-ти секунд звука на удаленной машине:

arecord -f cd -d 5 test.wav

В эти 5 секунд говорим что-нибудь в микрофон локальной машины.

Прослушаем получившуюся запись:

paplay test.wav

Должны услышать, что сказали в микрофон.

Вывод

Мне для работы был нужен не просто удаленный рабочий стол, а со звуком. Т.е. локальные динамики должны проигрывать звуки удаленной машины, а звук с локального микрофона должен передаваться на удаленную машину. Удаленный рабочий стол по протоколу VNC не подошел, пришлось бы отдельно прикручивать звук. А в NoMachine звук работает «из коробки».

Все вопросы, пожалуйста, пишите в комментариях под статьей.

Ирина K.

Автор и создатель сайта

Сообщение Удаленный рабочий стол со звуком, микрофоном, передачей файлов и USB устройствами появились сначала на Админкин.

План действий

Сначала работаем на удаленной машине с Debian, графический доступ к которой нам нужен. Установим и настроим VNC сервер.

Затем работаем на локальной машине, установим и настроим VNC клиент. VNC клиенты существуют под все операционные системы, и настройка их однотипная. В этой статье установим и настроим VNC клиент под Windows.

Установка VNC сервера

Устанавливаем VNC сервер:

apt install tightvncserver

Запуск VNC сервера должно происходить от имени того пользователя, в чьей графической сессии необходимо поработать. Заходим под пользователем user или переключаемся на него с помощью команды:

su - user

Запускаем VNC сервер:

vncserver

При первом запуске VNC сервера потребуется придумать и ввести пароль пользователя для подключения по VNC. Длина пароля не должна превышать 8 символов.

Если нужен View-Only Password (пароль, позволяющий пользователю только просматривать удаленный рабочий стол, без возможности двигать мышкой и нажимать клавиши), то нужно будет его придумать и ввести. Если не нужен View-Only Password, то можно отказаться от его ввода.

По умолчанию VNC сервер запускается и слушает TCP порт 5901.

Проверить прослушиваемые порты:

netstat -nltp

Порт 5901 соответствует VNC дисплею :1, поскольку в VNC используется правило: номер порта = 5900 + номер дисплея.

Т.е. если запустить VNC сервер командой:

vncserver :2

то VNC сервер будет слушать TCP порт 5902, а :2 — это второй VNC дисплей.

Настройка VNC сервера

VNC сервер запушен, но его надо еще настроить, поэтому останавливаем его командой:

vncserver -kill :1

Узнаем, какая графическая оболочка используется:

echo $XDG_CURRENT_DESKTOP

У меня, например, Xfce.

Если графическая оболочка не установлена, устанавливаем:

apt install xfce4 xfce4-goodies

Приводим скрипт ~/.vnc/xstartup, где тильда ~ обозначает домашнюю директорию текущего пользователя, к виду:

#!/bin/sh

startxfce4 &

где startxfce4 — запуск графической оболочки Xfce. В случае использования другой графической оболочки замените startxfce4 на:

• startlxqt — для LXQt,
• gnome-session — для GNOME,
• startkde — для KDE Plasma,
• mate-session — для MATE.

Скрипт ~/.vnc/xstartup выполняется каждый раз при запуске VNC сервера.

Настройка автозапуска VNC сервера

Для автозапуска VNC сервера при запуске системы создаем systemd сервис:

touch /etc/systemd/system/vncserver@.service

В созданный файл /etc/systemd/system/vncserver@.service добавляем следующий текст:

[Unit]
Description=Start TightVNC server at startup for user %i
After=network.target

[Service]
Type=forking
User=%i
WorkingDirectory=/home/%i

ExecStart=/usr/bin/vncserver :1 -geometry 1920x1080 -depth 24
ExecStop=/usr/bin/vncserver -kill :1

[Install]
WantedBy=multi-user.target

Чтобы systemd увидел изменения:

systemctl daemon-reload

Чтобы при старте системы VNC сервер запускался от имени пользователя user:

systemctl enable vncserver@user.service

Чтобы запустить systemd сервис вручную прямо сейчас, без перезагрузки системы:

systemctl start vncserver@user.service

Готово! VNC сервер настроен и запущен.

Смена пароля пользователя для подключения по VNC

Чтобы сменить пароль пользователя user для подключения по VNC, заходим под пользователем user или переключаемся на него с помощью команды:

su - user

Команда для смены пароля:

vncpasswd

Длина пароля не должна превышать 8 символов. Иначе, пароль будет усечен.

VNC клиент под Windows

Все работы на удаленной машине с Debian у нас завершены. Все оставшиеся работы будем производить на локальной машине с Windows, на которой мы хотим получить удаленный рабочий с Debian.

Установка TightVNC

Скачиваем TightVNC для Windows по ссылке: https://www.tightvnc.com/download.php и устанавливаем. В установленных программах находим и запускаем TightVNC Viewer — это VNC клиент.

Настройка SSH тунеля для VNC

VNC свой трафик не шифрует, пароль пользователя для подключения по VNC ограничен 8 символами, поэтому для безопасности на клиенте настраиваем SSH тунель для VNC, который будет шифровать трафик. Кроме того, благодаря SSH тунелю на удаленной машине с Debian не нужно будет открывать наружу порт 5901.

Скачиваем PuTTY по ссылке: https://www.putty.org/ и запускаем. В разделе Session, в поле Host Name (or IP address) указываем IP адрес удаленной машины с Debian. В поле Port — номер SSH порта, прослушиваемого удаленной машиной с Debian.

В разделе Connection -> SSH -> Tunnels, в поле Source port вводим 5901, в поле Destination вводим:

localhost:5901

и нажимаем кнопку Add.

Чтобы не вводить все эти параметры каждый раз, можно вернуться в раздел Session и сохранить сессию, нажав кнопку Save.

Нажимаем кнопку Open для открытия SSH тунеля для VNC, вводим логин и системный пароль пользователя удаленной машины Debian. В моем случае это будет пользователь user. Все! SSH тунель для VNC установлен.

Пререходим с VNC клиенту TightVNC Viewer, в поле Remote Host вводим:

localhost::5901

и нажимаем кнопку Connect.

Вводим пароль пользователя для подключения по VNC:

Ура! Я вижу удаленный рабочий стол Debian.

Аутентификация по ключу в SSH

Теперь, когда все работает, для безопасности настроим аутентификацию в SSH не по логину и системному паролю, а по ключу. Подробная статья об этом: «SSH key в Windows и Linux. Руководство«.

Выводы

Я использую VNC для доступа к своей рабочей машине с Debian, когда еузжаю и нет возможности взять рабочую машину с собой.

Все вопросы, пожалуйста, в комментариях под статьей.

Ирина K.

Автор и создатель сайта

Сообщение VNC — удаленный рабочий стол в Debian появились сначала на Админкин.

Описание проблемы

Раздел /dev/sda1 использовался в RAID массиве. А после удаления RAID массива затерлась информация о типе файловой системы на этом разделе. Сами же данные на разделе были неповреждены.

Команда:

file -s /dev/sda1

выдавала:

/dev/sda1: data

Что означает, что file не распознал никакой файловой системы и предположил, что данные «сырые».

Аналогичная ситуация с командой:

blkid /dev/sda1

blkid не увидел ни UUID (уникальный идентификатор раздела диска), ни тип файловой системы.

Встал вопрос восстановления структуры раздела без потери данных на нем.

Создание загрузочной USB флешки

Скачиваем загрузочный образ Debian с официального сайта: https://cdimage.debian.org/debian-cd/current-live/amd64/iso-hybrid/.

Я выбрала образ без графической среды: debian-live-12.10.0-amd64-standard.iso.

Для создания загрузочной USB флешки в среде Windows скачиваем программу Rufus: https://rufus.ie/en/. Запускаем программу, выбираем скаченный образ Debian и нажимаем кнопку Старт. Все, загрузочная флешка готова.

Для создания загрузочной USB флешки в среде Linux сначала определяем имя USB флешки, назначенное ядром Linux:

dmesg | grep sd

В моем случае USB флешке было назначено имя sdd. Важно не перепутать имя устройства, чтобы не потерять данные!

Записываем скаченный образ debian-live-12.10.0-amd64-standard.iso на устройство sdd:

dd if=debian-live-12.10.0-amd64-standard.iso of=/dev/sdd bs=4M status=progress && sync

Готово.

Загружаемся с загрузочной USB флешки.

Утилита TestDisk

Утилита TestDisk используется для восстановления удаленных разделов и поврежденных файловых систем. TestDisk не форматирует диск, только восстанавливает его структуру.

Устанавливаем:

apt install testdisk

Запускаем:

testdisk

Появляется список всех дисков, выбираем нужный диск, выбираем Proceed и нажимаем Enter:

Выбираем тип таблицы разделов. У меня это EFI GPT. И нажимаем Enter.

Выбираем Analyze для анализа текущей таблицы разделов и поиска удаленных разделов. И нажимаем Enter.

Выбираем Quick Search для быстрого поиска.

TestDisk отобразит список обнаруженных разделов на диске. Раздел можно выбрать и нажать клавишу P на клавиатуре для просмотра файлов на разделе.

Если все хорошо, нажимаем Enter, а затем Write, чтобы записать таблицу разделов.

Чтобы изменения вступили в силу, нужно перезагрузиться.

После перезагрузки, с помощью команды blkid можно убедиться, что структура раздела диска была успешно восстановлена.

Выводы

Мне TestDisk помог в конкретной ситуации. Поэтому и написалась эта статья.

Кроме описанного, TestDisk еще умеет восстанавливать отдельные файлы с удаленного раздела без восстановления всего раздела. Но это уже другая история…

Пожалуйста, оставляйте комментарии под статьей.

Ирина K.

Автор и создатель сайта

Сообщение Восстановление файловой системы в Debian появились сначала на Админкин.

Установка Whisper

Актуализируем установленные версии пакетов Debian:

apt update && apt upgrade -y

Устанавливаем Python, библиотеку PyTorch для Python, менеджер пакетов Pip для Python, пакет Venv для виртуальных окружений в Python и пакет инструментов для работы с аудио и видео FFmpeg:

apt install python3 python3-torch python3-pip python3-venv ffmpeg

Проверяем версию установленного Python:

python3 --version

Дожна быть версия не менее Python 3.9.9.

Начиная с Python 3.12, а в некоторых сборках с Python 3.11, попытка установить пакет с помощью команды pip install не увенчается успехом:

Ниже строки «error: externally-managed-environment» имеются разъяснения, что Python-пакет можно установить командой apt. Если же Python-пакет желаете ставить командой pip install, то нужно предварительно создать виртуальное окружение Python. Это все сделано, чтобы избежать конфликтов между пакетами, установленными через apt и pip.

Под обычным пользователем (не root) cоздаем виртуальное окружение Python с именем whisper_env:

python3 -m venv whisper_env

Активируем виртуальное окружение whisper_env:

source whisper_env/bin/activate

Когда понадобится выйти из виртуального окружения:

deactivate

Когда понадобится удалить виртуальное окружение whisper_env:

rm -rf whisper_env

В виртуальном окружении устанавливаем самую свежую версию Whisper от OpenAI:

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

Whisper и необходимые ему для работы пакеты успешно установлены.

Если понадобится обновить Whisper:

pip install --upgrade --no-deps --force-reinstall git+https://github.com/openai/whisper.git

Speech to text для аудиофайла

Whisper поддерживает аудиофайлы в следующих форматах: mp3, wav, m4a, flac, ogg, webm.

Для преобразования речи в текст (speech to text) запустим Whisper в командной строке, например, для аудиофайла на английском языке:

whisper /home/user/test.mp3 --model base --language English

где /home/user/test.mp3 – путь к аудиофайлу, который нужно обработать.

--model base – выбор модели base (средняя точность, хорошая скорость). Всего доступно шесть моделей, различающихся по размеру, скорости и точности: tiny, base, small, medium, large, turbo.

--language English – явное указание языка речи. Без явного указания языка Whisper сам определит язык.

Whisper обрабатывает аудиофайл и выводит распознанный текст с временными метками в терминал:

Кроме того, Whisper создает пять файлов с расширениями:

• .txt — просто текст без временных меток;
• .srt — формат субтитров с таймкодами, например, для видео на YouTube;
• .vtt — формат субтитров, используемый в HTML5-видеоплеерах;
• .json — структурированные данные с временными метками для программного анализа;
• .tsv — тект и время в табличной форме.

Чтобы обработать аудиофайл и узнать время, которое понадобилось Whisper для обработки этого файла:

time whisper /home/user/test.mp3 --model base --language English

Например, mp3 аудиофайл на английском языке, длительностью 3:18 минут, был обработан с помощью модели base за 11 секунд.

Вот пример Speech to text обработки с помощью Whisper и модели base для mp3 аудиофайла на русском языке длительностью 12:22 минут. Время обработки — 1 минута и 2 секунды:

Модель base быстрая, но делает ошибки. Я обнаружила ошибки в распознанном тексте и на английском языке, и на русском. Следующая по точности модель small уже эти ошибки не сделала. Так что, экспериментируйте!

Speech to text для аудиопотока с микрофона

Источник звука по умолчанию

Проверяем, какое устройство в данный момент установлено по умолчанию как источник звука:

pactl info | grep "Default Source"

Если это не микрофон, как у меня, то смотрим, какие вообще есть устройства — источники звуков:

pactl list sources short

Устанавливаем микрофон как устройство — источник звука по умолчанию:

pactl set-default-source <имя_устройства>

В моем случае это будет команда:

pactl set-default-source alsa_input.usb-Creative_Technology_Ltd_Sound_Blaster_Play__3_YDSB1730445001857F-00.iec958-stereo

Проверка микрофона

Проверить работоспособность микрофона можно, например, записав короткий аудиофайл, а затем прослушав его. Команда на запись аудиофайла:

arecord -f cd -d 5 test-mic.wav

где -f cd — качество записи 44100 Гц, 16 бит, стерео;

-d 5 — длительность записи 5 секунд;

test-mic.wav — имя выходного аудиофайла.

Прослушаем аудиофайл test-mic.wav:

aplay test-mic.wav

Python программа — speech to text для аудиопотока с микрофона

Устанавливаем Python-библиотеку PyAudio для работы с микрофоном:

pip install pyaudio

Для преобразования Speech to text для аудиопотока с микрофона напишем небольшую программу на Python и назовем ее, например, streaming_speech_recognition.py:

import whisper
import pyaudio
import numpy as np
import torch

# Determine whether to use GPU
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"Using {device.upper()} for computations")

# Load the Whisper model
model = whisper.load_model("small", device=device)

# Audio stream settings
FORMAT = pyaudio.paInt16  # 16-bit audio
CHANNELS = 1  # Mono sound
RATE = 16000  # Sample rate
CHUNK = 1024  # Buffer size

# Initialize PyAudio
audio = pyaudio.PyAudio()

# Open a stream for recording from the microphone
stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE,
                    input=True, frames_per_buffer=CHUNK)

print("Speak... (Press Ctrl+C to exit)")

try:
    while True:
        frames = []

        # Record audio for ~5 seconds (can be changed)
        for _ in range(int(RATE / CHUNK * 5)):  # 5 seconds of audio
            data = stream.read(CHUNK)
            frames.append(np.frombuffer(data, dtype=np.int16))

        # Convert data to a NumPy array and normalize
        audio_data = np.concatenate(frames, axis=0).astype(np.float32) / 32768.0

        # Transcribe speech using Whisper
        result = model.transcribe(audio_data, language="en", fp16=False)  # fp16=False for CPU
        print("Recognized text:", result["text"])

except KeyboardInterrupt:
    print("\nStopping the program...")
    stream.stop_stream()
    stream.close()
    audio.terminate()

Как это работает?

Если в двух словах, то программа streaming_speech_recognition.py в реальном времени пишет звук с микрофона, обрабатывает его и передает в модель Whisper для распознавания речи. Распознанная речь выводится в терминал.

Если подробнее описать, то получается следующая последовательность действий:

1. Определение устройства для вычислений модели Whisper: GPU или CPU. Если подходящего GPU не обнаружно, используется CPU.
2. Загрузка модели small Whisper. Можно экспериментировать и с другими моделями: tiny, base, medium, large, turbo.
3. Настройки аудиопотока: FORMAT = pyaudio.paInt16 — 16-битное аудио (стандартный формат); CHANNELS = 1 — один канал, как у большинства микрофонов; RATE = 16000 — частота дискретизации (обычно 16 кГц для речи); CHUNK = 1024 — размер одного пакета данных, считываемых с микрофона.
4. Открытие потока stream, который захватывает звук с микрофона.
5. Запуск бесконечного цикла while True, в котором:
   • звук с микрофона считывается кусками (stream.read(CHUNK)) и складывается в frames;
   • цикл for _ in range(...) повторяет stream.read(CHUNK) столько раз, чтобы записать 5 секунд аудио. Можно уменьшить задержку, например, записывая 1 секунду вместо 5;
   • после записи 5 секунд аудио данные преобразуются в numpy массив и нормализуются для передачи в Whisper;
   • Whisper обрабатывает звук, явное указание языка language="en" ускоряет обработку, fp16=False — отключает Float16, если используется CPU;
   • распознанная речь выводится в терминал.
6. Завершение программы, если пользователь нажимает Ctrl+C.

Запуск Python программы

Для запуска программы streaming_speech_recognition.py:

python3 streaming_speech_recognition.py

При первом запуске программы скачается small модель Whisper, размер которой ~460 MB. Для сравнения, размер base модели Whisper ~140 MB.

Рядом с микрофоном я проиграла test.mp3 — аудиофайл на английском языке, который тестировался с Whisper самый первый:

Я в восторге от результата!

Вывод

Напишите в комментариях, как Speed to text можно использовать в реальной жизни. Будет интересно!

Ирина K.

Автор и создатель сайта

Сообщение Speech to text бесплатно от создателя ChatGPT появились сначала на Админкин.

Выбрали и оплатили VPS сервер

Я выбрала себе виртуальный сервер (VPS) со следующими характеристиками:

IPv4 Address: 1
RAM: 1 GB RAM
CPU Cores: 1 CPU Core
Operating System: Debian 12 64 Bit
Disk Space: 24 GB SSD
Трафик в месяц: 1.95 TB
Стоимость в год: $17.28 USD 

Настроили SSH доступ на VPS по ключу

В статье «SSH key в Windows и Linux. Руководство» подробно описано, как настроить SSH доступ на сервер VPS не через логин и пароль, а по ключу. Это нужно для безопасности!

Чтобы SSH соединение не разрывалось

Чтобы SSH соединение не разрывалось при «неактивности», в Linux используем команду:

ssh -o ServerAliveInterval=60 -i /home/user/VDS_ir user@123.45.67.89

где -o ServerAliveInterval=60 указывает SSH клиенту отправлять специальные пакеты keep-alive на сервер каждые 60 секунд. Это позволяет избежать разрыва SSH соединения из-за простоя.

-i /home/user/VDS_ir задает путь к приватному ключу /home/user/VDS_ir. Этот ключ используется для аутентификации вместо пароля.

user@123.45.67.89 — это указание имени пользователя user на сервере и IP адрес сервера 123.45.67.89.

Чтобы SSH соединение не разрывалось при простое в Windows, в PuTTY в разделе Connection выставляем значение 60 для параметра Seconds between keepalives (0 to turn off).

Запаковываем сайт в архив

Переходим в WordPress-админку сайта, который требуется перенести.

Перед созданием архива сайта рекомендуется уменьшить размер базы данных сайта с помощью WordPress плагина WP-Optimize.

Устанавливаем WordPress плагин Duplicator для создания архива сайта.

Переходим в раздел Настройки плагина Duplicator и включаем «галочку» Поддержка сетевого соединения, чтобы сетевое соединение не разрывалось в случае долгого создания архива сайта.

Переходим в раздел Резервные копии плагина Duplicator и двумя кликами мышки получаем запакованный архив сайта archive.zip и скрипт установщика installer.php. Скачиваем архив и скрипт к себе на локальную машину, например, в поддиректорию Documents. Из этой локальной поддиректории Documents копируем архив и скрипт на VPS сервер в предварительно созданную для этого директорию /home/user/adminkin/public_html:

scp -i /home/user/VDS_ir Documents/installer.php user@123.45.67.89:/home/user/adminkin/public_html

где scp — команда безопасного копирования файлов по SSH.

-i /home/user/VDS_ir указывает путь к приватному SSH-ключу /home/user/VDS_ir, который используется для аутентификации.

Documents/installer.php — это путь к локальному файлу installer.php, который нужно передать на сервер. Он находится в Documents.

/home/user/adminkin/public_html – путь на удаленном сервере, куда поместится файл.

Аналогичная команда для копирования архива archive.zip:

scp -i /home/user/VDS_ir  Documents/archive.zip  user@123.45.67.89:/home/user/adminkin/public_html

DNS записи

Отредактируем DNS записи для домена WordPress сайта. Записи с типом А должны содержать IP адрес сервера, куда осуществляется перенос WordPress сайта. После внесения изменений в DNS записи нужно выждать время, чтобы исправленные DNS записи домена обновились на серверах.

MySQL на сервере VPS

Устанавливаем MySQL сервер

На VPS сервере устанавливаем сервер баз данных MySQL для работы сайта WordPress:

apt install mariadb-server

Настраиваем параметры безопасности и создаем пароль для MySQL-пользователя root:

mysql_secure_installation

На все вопросы отвечаем утвердительно (Y).

Рестартуем, чтобы изменения вошли в силу:

systemctl restart mysql

Создаем пользователя и базу данных MySQL

Запускаем MySQL-клиент в командной строке под MySQL-пользователем root:

mysql -u root -p

Создаем MySQL базу данных с именем db_adminkin:

CREATE DATABASE db_adminkin DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci;

Создаем MySQL-пользователя с именем usr_adminkin и паролем password:

CREATE USER 'usr_adminkin'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password';

Предоставляем пользователю usr_adminkin права доступа к базе данных db_adminkin:

GRANT ALL PRIVILEGES ON db_adminkin.* TO 'usr_adminkin'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password';

FLUSH PRIVILEGES;

Проверить предоставленные права можно с помощью команды:

SHOW GRANTS FOR 'usr_adminkin'@'localhost';

Выходим из MySQL-клиента:

exit

PHP на сервере VPS

На VPS сервере устанавливаем PHP, необходимый для работы сайта на WordPress:

apt install php php-bcmath php-bz2 php-cli php-common php-curl php-fpm php-gd php-imagick php-intl php-mbstring php-mysql php-readline php-soap php-xml php-xmlrpc php-zip

Nginx на сервере VPS

На VPS сервере устанавливаем веб-сервер Nginx:

apt install nginx

Создаем конфигурационный файл сайта /etc/nginx/sites-available/adminkin.pro.conf со следующим содержимым:

server {
 listen 80;
 server_name adminkin.pro www.adminkin.pro;
 root /home/user/adminkin/public_html;
 index index.php;
 location / {
  try_files $uri $uri/ /index.php?$args;
 }
 location ~ \.php$ {
  include snippets/fastcgi-php.conf;
  fastcgi_pass unix:/run/php/php8.2-fpm.sock;
 }
}

где fastcgi_pass — директива Nginx, указывающая путь к FastCGI-серверу (в данном случае PHP-FPM).

unix: означает, что соединение с PHP-FPM будет происходить через Unix-сокет.

/run/php/php8.2-fpm.sock — путь к файлу Unix-сокета PHP-FPM, а 8.2 — версия PHP.

Как же это работает? Когда клиент отправляет запрос, например, на adminkin.pro/index.php, Nginx видит, что файл .php. Он передает запрос обработчику PHP-FPM через FastCGI. PHP-FPM выполняет скрипт и возвращает результат обратно в Nginx, который отправляет его клиенту.

Создаем символьную ссылку:

ln -s /etc/nginx/sites-available/adminkin.pro.conf /etc/nginx/sites-enabled/

Перезагружаем веб-сервер:

systemctl restart nginx

Проверяем работоспособность сайта по протоколу HTTP. Для этого в директории /home/user/adminkin/public_html создаем файл index.php, например, со следующим содержимым:

<?php phpinfo(); ?>

Переходим в браузер, в адресной строке набираем http://adminkin.pro, должно отобразиться:

Доступ к сайту по HTTPS

Время установить бесплатный SSL сертифиикат для доступа к сайту по протоколу HTTPS:

apt install certbot python3-certbot-nginx

certbot --nginx -d adminkin.pro -d www.adminkin.pro --register-unsafely-without-email

где certbot — утилита для автоматического получения и обновления SSL сертификатов от Let’s Encrypt.

--nginx указывает, что Certbot должен автоматически настроить Nginx для работы с SSL.

-d adminkin.pro -d www.adminkin.pro указывает домены, для которых запрашивается сертификат. В моем случае это adminkin.pro и www.adminkin.pro.

--register-unsafely-without-email пропускает ввод email при регистрации.

Перезагружаем веб-сервер Nginx, чтобы применить изменения в конфигурационном файле /etc/nginx/sites-available/adminkin.pro.conf, которые внес Certbot по SSL сертификату и редиректу (переадресации) с небезопасного HTTP протокола на безопасный HTTPS протокол:

systemctl restart nginx

В адресной строке браузера опять набираем http://adminkin.pro, чтобы проверить редирект (переадресацию) с HTTP на HTTPS. У меня работает!

Для автоматического обновления SSL сертификата открываем файл crontab на редактирование под пользователем root:

crontab -e

И добавляем строку:

30 2 * * 1 /usr/bin/certbot renew >> /var/log/certbot.log

Теперь каждый понедельник в 2:30 ночи будет выполняться команда /usr/bin/certbot renew. Эта команда проверяет, истекают ли SSL сертификаты, и продлевает их при необходимости. Вывод команды будет сохраняться в файл /var/log/certbot.log.

Настройка сжатия на сервере и настройка кэша браузера

Включим GZIP сжатие для уменьшения передаваемых пользователю данных с сервера, на котором сайт. Для этого в конфигурационном файле /etc/nginx/nginx.conf раскомментируем, удалив символ # в начале строки, следующие строки:

# gzip_vary on;
# gzip_proxied any;
# gzip_comp_level 6;
# gzip_buffers 16 8k;
# gzip_http_version 1.1;
# gzip_types text/plain text/css application/json application/javascript text/xml application/xml application/xml+rss text/javascript;

Добавим строку, чтобы сервер не тратил свои ресурсы на сжатие слишком маленьких файлов:

gzip_min_length 256;

Добавим еще типов файлов (веб-шрифты, изображения SVG и т.д.), которые тоже будут сжиматься. Для этого в строку, начинающуюся с gzip_types в самый конец перед символом ; вставим следующий текст:

image/svg+xml font/ttf font/otf font/eot application/xhtml+xml application/rdf+xml application/manifest+json application/ld+json application/x-javascript application/geo+json application/atom+xml

У меня получилось вот так:

Будем кэшировать редко меняющиеся файлы сайта в браузере пользователя на 365 дней. Так, при повторном заходе пользователя на сайт, эти файлы не будут скачиваться с сервера сайта, а будут браться из кэша браузера пользователя. Обычно редко меняющиеся файлы сайта – это изображения, файлы стилей, файлы скриптов JavaScript. Для включения кэширования в конфигурационном файле /etc/nginx/sites-available/adminkin.pro.conf, в секции server добавляем текст:

location ~* \.(jpeg|jpg|png|gif|ico|css|js|pdf|webp|woff2)$ {
	expires 365d;
}

Проверяем конфигурационные файлы Nginx на наличие ошибок:

nginx -t

Перезагружаем веб-сервер:

systemctl restart nginx

Настройка прав доступа

Запрещаем доступ к директории сайта /home/user/adminkin/public_html всем пользователям, кроме владельца и его группы:

chmod -R o-rwx /home/user/adminkin/public_html/

Веб сервер Nginx работает под пользователем www-data. Убедиться в этом можно, заглянув в конфигурационный файл /etc/nginx/nginx.conf. Для доступа Nginx к сайту добавляем пользователя www-data в группу user:

usermod -a -G user www-data

Для доступа PHP-FPM к сайту правим параметры user и group в конфигурационном файле /etc/php/8.2/fpm/pool.d/www.conf, где 8.2 — это версия PHP:

user = user
group = user

Перезагружаем:

/etc/init.d/php8.2-fpm restart

Больше не нужен index.php, удаляем его:

rm /home/user/adminkin/public_html/index.php

Разворачиваем сайт из архива

Разворачиваем сайт из архива, созданного плагином Duplicator. Для этого в адресной строке браузера набираем https://adminkin.pro/installer.php. Далее, указываем имя MySQL базы, имя MySQL-пользователя и его пароль. И все! Сайт успешно мигрирован!

Заходим в WordPress-админку сайта, активируем необходимые плагины, проверяем работоспособность сайта.

Проверка сжатия на сервере

Для проверки, использует ли сервер сжатие, запросим с сервера, например, файл стилей CSS. А по заголовку ответа сервера определим, использовал ли сервер сжатие при отправке CSS.

curl -H 'Accept-Encoding: gzip' -I https://adminkin.pro/wp-content/themes/listinghive/style.css

Ура! Использует:

Ускорение загрузки изображений

WebP — это современный формат изображений, разработанный Google, который обеспечивает хорошее качество при меньшем размере файла по сравнению с JPEG и PNG. WebP поддерживается всеми современными браузерами.

Я использую WordPress плагин WebP Express для автогенерации изображений в формате WebP вместо JPEG и PNG. Для работоспособности плагина ставим необходимые пакеты обработки изображений:

apt install imagemagick ffmpeg webp

В админ-панели WordPress, в настройках плагина WebP Express выставляем параметр Destination folder в значение Mingled, чтобы сгенерированные WebP изображения сохранялись в ту же директорию, где и оригиналы JPEG/PNG.

Отмечаем «галочкой» параметр Convert on upload для автогенерации WebP изображения при загрузке на сервер изображения JPEG/PNG.

Остальные настроки плагина WebP Express оставляем по умолчанию. После внесенных изменений не забываем нажать кнопку Save settings для сохранения настроек. Нажимаем кнопку Bulk Convert для генерации в WebP уже загруженных изображений (см. рис. выше).

Я после небольшого эксперемента с качеством сжатых изображений WebP и их получаемым размером все же поменяла в разделе Conversion, в Jpeg options параметр Quality for lossy в значения Fixed quality и 60.

Настроим Nginx так, чтобы при запросе изображения JPEG/PNG сервер по возможности отдавал изображение WebP. Редактируем конфигурационный файл /etc/nginx/sites-available/adminkin.pro.conf. Перед блоком:

location ~* \.(jpeg|jpg|png|gif|ico|css|js|pdf|webp|woff2)$ {
	expires 365d;
}

Вставляем блок:

location ~* ^/?wp-content/.*\.(png|jpe?g)$ {
	add_header Vary Accept;
	expires 365d;
	if ($http_accept !~* "webp"){
		break;
	}
	try_files $uri.webp /wp-content/plugins/webp-express/wod/webp-on-demand.php?xsource=x$request_filename&wp-content=wp-content;
}

где webp-on-demand.php — это скрипт конвертации в WebP формат.

Перезагружаем веб-сервер:

systemctl restart nginx

Ускорение PHP

Ускорим наш проект на PHP (WordPress сайт) с помощью PHP кэширования.

APCu (Alternative PHP Cache User) — это расширение PHP, обеспечивающее кэширование данных в оперативной памяти. Оно предназначено для ускорения работы веб-приложений за счет хранения часто используемых данных в общем кэше, доступном для всех процессов PHP. Настроек APCu по умолчанию достаточно для большинства задач, поэтому просто устанавливаем:

apt install php-apcu

Переходим в WordPress-админку и устанавливаем плагин APCu Manager. Плагин появится на боковой панели WordPress под названием PerfOps One. Выбираем PerfOps One, а затем выбираем Settings, чтобы настроить параметры APCu Manager.

Проверяем, что все настроки отмечены «галочками», и сохраняем настроки.

Ускорение базы MySQL

Включение кэша запросов MySQL повышает производительность за счет уменьшения частоты обращения MySQL к физическому диску базы данных, поскольку часто используемые запросы хранятся в памяти. По умолчанию функция кэша отключена:

mysql -u root -p

SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache_type';

Добавим в конфигурационный файл MySQL /etc/mysql/my.cnf следующий текст:

[mysqld]
query_cache_type = 1     # Включаем кэш
query_cache_size = 64M   # Объем кэша 64 Мбайт

Рестартуем, чтобы изменения вошли в силу:

systemctl restart mysql

Вывод

По-моему, получилось исчерпывающее руководство по переносу сайта с хостинга на виртуальный сервер VPS.

Интересно сравнить скорость загрузки одного и того же сайта на хостинге и на виртуальном сервере VPS? Пожалуйста, читайте статью: «Хостинг или VPS? Личное исследование«.

Свои вопросы и дополнения оставляйте в комментариях под статьей.

Ирина K.

Автор и создатель сайта

Сообщение Перенос сайта с хостинга на виртуальный сервер VPS появились сначала на Админкин.