Ce guide détaille les étapes pour installer PrivateGPT sur Ubuntu, en utilisant des outils comme pyenv et Poetry pour gérer les environnements Python.
1. Installation de pyenv
curl https://pyenv.run | bash
Cette commande télécharge et exécute le script d’installation de pyenv, permettant la gestion de multiples versions de Python.
2. Configuration de l’environnement pyenv
export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
[[ -d $PYENV_ROOT/bin ]] && export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
source ~/.bashrc
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"
Configure l’environnement pour utiliser pyenv, en ajoutant pyenv au PATH et initialisant le système de virtualisation.
3. Mise à jour des paquets système
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev \
libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev \
xz-utils tk-dev libffi-dev liblzma-dev git
Met à jour la liste des paquets et installe les dépendances nécessaires pour construire Python et d’autres outils.
4. Installation de Python via pyenv
pyenv install 3.11
Installe Python 3.11 à l’aide de pyenv. Vous pouvez choisir une autre version si nécessaire.
5. Configuration des permissions
sudo chmod -R 777 privateGPT
Change les permissions pour permettre un accès complet à tous les utilisateurs. Soyez prudent, car cela peut présenter des risques de sécurité. Ici c’est juste pour votre env de dev
6. Configuration locale de Python pour le projet
pyenv local 3.11
Définit localement la version de Python utilisée pour le dossier courant.
7. Installation de Poetry
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
Télécharge et installe Poetry, un outil de gestion de dépendances pour Python.
8. Ajout de Poetry au PATH
echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
Ajoute le chemin d’accès de Poetry au fichier .bashrc, permettant son utilisation dans tout terminal.
9. Installation des dépendances du projet
poetry install --extras "ui vector-stores-qdrant llms-ollama embeddings-huggingface llms-llama-cpp"
Installe les dépendances nécessaires au projet, en incluant des fonctionnalités supplémentaires spécifiées.
10. Exécution de scripts de configuration
poetry run python scripts/setup
Exécute un script de configuration pour préparer l’environnement de projet.
11. Lancement de l’application
poetry run python -m uvicorn private_gpt.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8001