Приложение по подготовке аналитической отчетности по настроенным шаблонам
Для этого проделываем следующие шаги:
- забираем код и устанавливаем зависимости
git clone https://github.com/AnatoliyAksenov/e2e_catalog.git
cd e2e_catalog
poetry install
- Устанавливаем переменные окружения для back-end
export E2EC_DATABASE=e2ec E2EC_DATABASE_USER=e2ec E2EC_DATABASE_PASSWORD=e2ec E2EC_DATABASE_HOST=localhost E2EC_DATABASE_PORT=5432
export E2EC_S3_HOST_PORT='localhost:9000' E2EC_S3_ACCESS_KEY=9JrrlWgZNPslN49P0ylR E2EC_S3_SECRET_KEY=KYXCbEmfZlxp9QJqkWWvxB0ZvwiAd7LoxCxo5w8n E2EC_S3_BUCKET=e2ec
- Для работы приложения необходимо запустить back-end от llama.cpp
#cpp версия
./llama.cpp/build/bin/server --model openchat-3.6-8b-20240522-IQ4_NL.gguf --n-gpu-layers 33 --port 7117
#python версия
python -m "llama_cpp.server" --model openchat-3.6-8b-20240522-IQ4_NL.gguf --n_gpu_layers -1 --n_ctx 10000 --port 7117
в зависимостях poetry уже есть llama-cpp-python[server]
- Необходимо поднять S3 файловое хранилище (мы использовали MinIO):
wget https://dl.min.io/server/minio/release/linux-amd64/minio
chmod +x minio
MINIO_ROOT_USER=admin MINIO_ROOT_PASSWORD=password ./minio server /mnt/data --console-address ":9001"
- Необходимо запустить сервер PostgreSQL, создать базу
e2ec, пользователяe2ecс паролемe2ecили запустить оффициальный докер контейнер со следующими переменными окружения:
POSTGRES_PASSWORD: e2ec
POSTGRES_USER: e2ec
POSTGRES_DB: e2ec
- Создаем необходимые объекты в базе данных:
python init_db.py
- Запускаем back-end
e2e_catalog
poetry run python app.py
- Запускаем front-end:
npm install
npm run dev
- Сборка front-end
npm run devbuild # for development with sourcemap
npm run build # for production mode
- Запускаем
docker-compose
docker-compose up
Docker with GPU https://linuxconfig.org/setting-up-nvidia-cuda-toolkit-in-a-docker-container-on-debian-ubuntu
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent