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vivri161803/workspace_ai

By vivri161803

•Updated 10 months ago

AI Lab: Python 3.11, Neovim 0.11.2, PyTorch CPU, Ollama, LlamaIndex e ChromaDB.

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Machine learning & AI
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Data science
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vivri161803/workspace_ai repository overview

⁠🤖 AI Data Science Lab: Professional Workspace

Benvenuto nel tuo laboratorio di intelligenza artificiale portatile. Questo ambiente è stato progettato specificamente per un ThinkPad T490s ed è completamente containerizzato, garantendo isolamento totale, persistenza dei dati e performance ottimizzate per l'uso su CPU.

⁠🚀 Caratteristiche Principali

  • Editor: Neovim v0.11.2 (LazyVim) con supporto LSP completo e ottimizzato per lo sviluppo Python.
  • AI Engine: Local LLM alimentato da Ollama (supporta Qwen, Llama3, Mistral, ecc.).
  • Frameworks: Integrazione nativa con LlamaIndex e LangChain per lo sviluppo di agenti e sistemi RAG.
  • Data Science: Suite completa con PyTorch (CPU-optimized), JupyterLab e ChromaDB come Vector Database.
  • Utility: Strumenti CLI moderni inclusi: Lazygit, Ripgrep, FZF, Zoxide e supporto per il rendering di immagini nel terminale.

⁠🛠️ Guida Rapida all'Avvio

⁠1. Preparazione delle cartelle (Solo primo avvio)

Prima di lanciare i container, crea le directory necessarie per garantire la persistenza dei dati sul tuo disco locale:

mkdir -p config/nvim-data config/nvim-state ollama_data chroma_data
⁠2. Accensione del Laboratorio

Costruisci l'immagine personalizzata (operazione richiesta solo la prima volta o dopo modifiche al Dockerfile) e avvia i servizi in background:

make build
make up
⁠3. Configurazione Modelli AI

Scarica un modello leggero e performante, ideale per la gestione via CPU:

make pull-model MODEL=qwen2.5:1.5b

⁠⌨️ Comandi del Makefile (Workflow Quotidiano)

Il Makefile è il centro di comando del tuo ambiente. Utilizzalo per gestire i container senza dover ricordare la sintassi complessa di Docker.

ComandoAzione
make upAvvia l'intero ecosistema (Editor, Ollama, ChromaDB) in background.
make editorEntra istantaneamente in Neovim all'interno del container.
make jupyterAvvia il server JupyterLab (accessibile su localhost:8888).
make terminalApre una shell Bash interattiva nel container per test rapidi.
make pull-modelScarica un modello LLM (es: make pull-model MODEL=llama3).
make stopFerma tutti i servizi attivi senza rimuovere i dati.
make logsVisualizza i log dei container per il debug.
make cleanRimuove i container e pulisce le risorse Docker inutilizzate.

⁠📂 Struttura del Progetto

  • Dockerfile: Definizione dell'immagine di base, ambiente Python e strumenti CLI.
  • docker-compose.yml: Orchestrazione e networking tra Workspace, Ollama e ChromaDB.
  • Makefile: Raccolta di scorciatoie per l'operatività quotidiana.
  • config/: Directory persistente per la configurazione e i plugin di Neovim.
  • ollama_data/: Directory locale per lo storage dei modelli LLM scaricati.
  • chroma_data/: Database vettoriale persistente per i tuoi embeddings.

⁠💡 Note Pro per il ThinkPad T490s

Performance: Poiché il calcolo è affidato alla CPU, si consiglia l'uso di modelli "small" (da 1.5b a 3b parametri). Modelli più grandi (7b+) potrebbero presentare una latenza elevata durante l'inferenza.

Permessi File System: Se riscontri errori di tipo "Permission Denied" durante il salvataggio nelle cartelle config o data, esegui questo comando sul tuo PC host per ripristinare i permessi: sudo chown -R $USER:$USER .

Tag summary

Content type

Image

Digest

sha256:daa7c8d70…

Size

886.7 MB

Last updated

10 months ago

docker pull vivri161803/workspace_ai