Przejdź do treści
NIEBOGUARD

NieboGuard Compute

Dobrowolnie użycz moc swojego komputera do lokalnego trenowania małych modeli Audio AI i Vision AI. Klient pobiera podpisane zadanie, trenuje na Twoim sprzęcie i odsyła wynik do kwarantanny. Nic nie uruchamia się ukrycie w tle.

Nie jest to system ostrzegania ludności. Nie zastępuje Alertów RCB, syren, komunikatów służb ani numeru 112. Trening AI nie tworzy alarmów publicznych.

—uczestnicy
—aktywni 24 h
—zadania
—modele publiczne

Jak to działa

  1. Świadoma zgoda. Rejestrujesz urządzenie kodem zaproszenia i wybierasz Audio AI, Vision AI albo oba.
  2. Instalacja bez administratora. Instalator tworzy prywatne środowisko Python. Rdzeń klienta nie ma zależności z internetu.
  3. Start tylko na Twoją komendę. Możesz ustawić limit CPU/GPU oraz pracę wyłącznie podczas bezczynności.
  4. Podpisane zadanie. Klient weryfikuje manifest kluczem publicznym. Backend nie przysyła kodu do wykonania.
  5. Lokalny trening i kwarantanna. Wagi trafiają do oddzielnej kwarantanny R2, przechodzą kontrolę integralności i niezależną ewaluację.
  6. Publikacja tylko po zatwierdzeniu. Administrator porównuje model z bazą i może cofnąć publikację.

Rejestracja urządzenia

Wymagany kod zaproszenia od administratora. Rejestracja jest dobrowolna i wymaga zaznaczenia zgody.

To osobny limit od modelu i bibliotek. Paczka zawiera metadane źródła, sesje i SHA-256.

Token urządzenia jest pobierany jednorazowo w pliku konfiguracyjnym. Nie zapisujemy go w trwałym localStorage. Nie publikuj tego pliku.

Twój wkład

Statystyki są dostępne, jeśli zarejestrowałeś urządzenie w tej karcie. W przeciwnym razie użyj nieboguard-compute status.

Lokalny agent (opcjonalny)

Uruchom w terminalu bin/nieboguard-compute agent, aby przyciski mogły sterować klientem. Agent działa tylko na 127.0.0.1 i nie startuje treningu sam.

Agent niepołączony. Sterowanie przez terminal nadal działa.

Sterowanie przez terminal

Przeglądarka nie może uruchomić procesu na Twoim komputerze. Poniższe przyciski kopiują komendy; uruchom je w terminalu świadomie.


      

    

  


  
Instalacja — Windows 10/11

  

    
Wymagany Python 3.10+ z python.org (instalacja bez uprawnień administratora). Uruchom PowerShell w katalogu klienta:

    
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\install-windows.ps1
.\start-windows.bat

    
Rejestracja z terminala: bin\nieboguard-compute.cmd enroll --invite <kod> --consent. Do importu pliku z tej strony: bin\nieboguard-compute.cmd import-config .\nieboguard-compute.json

    
Instalator nie tworzy usługi ani autostartu. Nie wymaga administratora, jeśli Python jest zainstalowany dla użytkownika.

  


  
Instalacja — Linux x86_64

  

    
chmod +x install-linux.sh
./install-linux.sh
./start-linux.sh

    
Rejestracja: bin/nieboguard-compute enroll --invite <kod> --consent. Import konfiguracji: bin/nieboguard-compute import-config ~/Pobrane/nieboguard-compute.json

    
Instalator używa prywatnego venv. Rdzeń nie wymaga pakietów z sieci. Opcjonalne zależności instaluje się wyłącznie z pliku z hashami SHA-256.

  


  
Wydania

  
Ładowanie manifestu wydania…

  
Podpisane instalatory EXE/MSI oraz paczki DEB/RPM są planowane w etapie publicznej bety. Do tego czasu wydanie źródłowe jest oznaczone jako niepodpisane; nie udajemy podpisu, którego nie ma.


  
Zużycie prądu, transfer i sprzęt

  

    
Trening CPU zwykle zużywa więcej prądu niż bezczynność, a laptop na baterii może działać krócej. Limit CPU/GPU ogranicza obciążenie, ale nie jest licznikiem energii ani gwarancją temperatury. Klient nie steruje zasilaniem ani wentylatorami.

    
Transfer obejmuje pobranie manifestu i publicznego shardu danych oraz wysłanie safetensors z wagami. Rozmiary są pokazane przed treningiem; klient ma limit dysku i nie pobiera zbiorów bez prawa redystrybucji.

    
Nie zbieramy nazwy hosta, adresów MAC, numerów seryjnych, ścieżek użytkownika, prywatnych zdjęć ani lokalizacji. Minimalne dane sprzętowe służą tylko dopasowaniu zadania.

  


  
Prywatność i dane

  

    
MVP korzysta wyłącznie z publicznych, zweryfikowanych zbiorów z potwierdzonym prawem redystrybucji. Rejestr danych zawiera pochodzenie, autorów, licencję, prawa do treningu i wersję SHA-256. Nie wysyłamy prywatnych nagrań ani zdjęć.

    
Aktualizacje wag nie są „w pełni anonimowe” tylko dlatego, że nie zawierają plików. Urządzenie ma identyfikator i historię zadań. Wariant federacyjny z prywatnymi danymi pozostaje osobnym, przyszłym etapem.

  


  
Ranking i odznaki (dobrowolne)

  
Ładowanie…


  
Bezpieczeństwo

  

    
Klient akceptuje wyłącznie safetensors, weryfikuje SHA-256, rozmiar i podpis manifestu. Backend przyjmuje wyniki do kwarantanny, sprawdza strukturę i zakres wag, porównuje z modelem bazowym i wymaga niezależnej ewaluacji. Publikacja i rollback są ręczne.

    
Znalazłeś lukę? Zgłoś prywatnie według SECURITY.md. Nie publikuj tokenów urządzeń.