mah_ki_demo

Inhaltsverzeichnis

• Einführung
• Installation
• Benutzung
• Abhängigkeiten
• Beitragen

Einführung

mah_ki_demo Bitte beachten Sie, dass es sich um einen simplen Prototyp für einen Vortrag handelt und dieser lediglich zu Lernzwecken dient. Eine Verwendung in Produktivumgebungen wird nicht empfohlen.

Um den Funktionsumfang zu gewährleisten, muss zusätzlich ein locales LLM laufen, mittels OLLAMA.

Installation

Um mah_ki_demo auf Ihrem Rechner zu installieren und einzurichten, folgen Sie diesen Schritten:

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3 auf Ihrem System installiert ist.

2. Klonen Sie dieses Repository auf Ihren lokalen Rechner:

   git clone https://github.com/Freakrider/mah_ki_demo.git
   cd mah_ki_demo

3. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung:

   python3 -m venv .venv

4. Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:

   source .venv/bin/activate

5. Installieren Sie die erforderlichen Pakete:

   pip install -U -r requirements.txt

6. Fügen Sie eine .env-Datei hinzu, um Ihren OpenAI-API-Schlüssel zu hinterlegen:

   FLASK_DEBUG=true
   FLASK_APP=app

Benutzung

Nach der Installation des Projekts können Sie den Flask-Server starten:

flask run

Stellen Sie sicher, dass das LLM / llama3 läuft, bevor Sie Anfragen an den Server stellen. Verwenden Sie OLLAMA.

Abhängigkeiten

mah_ki_demo benötigt folgende Abhängigkeiten:

• Python 3: Installationsanleitung
• Virtuelle Umgebung: In Python 3 enthalten
• Erforderliche Python-Pakete: In requirements.txt aufgelistet

Beitragen

Wir begrüßen Beiträge zum Projekt mah_ki_demo! Um beizutragen:

1. Forke das Repository.
2. Erstelle einen neuen Branch für dein Feature oder deinen Fix.
3. Committe deine Änderungen und pushe sie zu deinem Fork.
4. Reiche einen Pull Request mit einer klaren Beschreibung deiner Änderungen ein.