Instalacja - emielregis2/SmartFlowAI GitHub Wiki

Instalacja - SmartFlowAI

Szczegółowa instrukcja instalacji SmartFlowAI na różnych systemach operacyjnych! 🔧

📋 Wymagania systemowe

Minimalne wymagania

  • Python: 3.11 lub nowszy
  • RAM: 4GB (8GB zalecane)
  • Dysk: 2GB wolnego miejsca
  • Internet: Stałe połączenie (dla API)

Obsługiwane systemy

  • ✅ Windows 10/11
  • ✅ macOS 10.15+
  • ✅ Linux (Ubuntu, Debian, CentOS, Fedora)
  • ✅ Docker (wszystkie platformy)

🪟 Instalacja na Windows

Krok 1: Instalacja Python

  1. Pobierz Python z python.org
  2. WAŻNE: Zaznacz "Add Python to PATH"
  3. Uruchom instalator i postępuj zgodnie z instrukcjami
  4. Sprawdź instalację:
python --version
pip --version

Krok 2: Klonowanie repozytorium

# Zainstaluj Git (jeśli nie masz)
# https://git-scm.com/download/win

# Sklonuj repozytorium
git clone https://github.com/emielregis2/SmartFlowAI.git
cd SmartFlowAI

Krok 3: Środowisko wirtualne (zalecane)

# Utwórz środowisko wirtualne
python -m venv .venv

# Aktywuj środowisko
.venv\Scripts\activate

# Powinieneś zobaczyć (.venv) przed promptem

Krok 4: Instalacja zależności

# Zainstaluj wymagane pakiety
pip install -r requirements.txt

# Sprawdź czy wszystko się zainstalowało
pip list

Krok 5: Konfiguracja

Zobacz sekcję Konfiguracja dla szczegółów.

Krok 6: Uruchomienie

# Upewnij się, że środowisko jest aktywne
.venv\Scripts\activate

# Uruchom aplikację
streamlit run streamlit_app.py

🍎 Instalacja na macOS

Krok 1: Instalacja Python

# Opcja 1: Homebrew (zalecane)
brew install [email protected]

# Opcja 2: Pobierz z python.org
# https://python.org/downloads/macos/

# Sprawdź instalację
python3 --version
pip3 --version

Krok 2: Klonowanie repozytorium

# Zainstaluj Git (jeśli nie masz)
# xcode-select --install

# Sklonuj repozytorium
git clone https://github.com/emielregis2/SmartFlowAI.git
cd SmartFlowAI

Krok 3: Środowisko wirtualne

# Utwórz środowisko wirtualne
python3 -m venv .venv

# Aktywuj środowisko
source .venv/bin/activate

# Powinieneś zobaczyć (.venv) przed promptem

Krok 4: Instalacja zależności

# Zainstaluj wymagane pakiety
pip install -r requirements.txt

# Na M1/M2 Mac może być potrzebne:
# pip install --upgrade pip setuptools wheel

Krok 5: Uruchomienie

# Upewnij się, że środowisko jest aktywne
source .venv/bin/activate

# Uruchom aplikację
streamlit run streamlit_app.py

🐧 Instalacja na Linux

Ubuntu/Debian

# Aktualizuj system
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# Zainstaluj Python i Git
sudo apt install python3.11 python3.11-venv python3-pip git -y

# Sklonuj repozytorium
git clone https://github.com/emielregis2/SmartFlowAI.git
cd SmartFlowAI

# Utwórz środowisko wirtualne
python3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# Zainstaluj zależności
pip install -r requirements.txt

# Uruchom aplikację
streamlit run streamlit_app.py

CentOS/RHEL/Fedora

# CentOS/RHEL
sudo yum install python3.11 python3-pip git -y

# Fedora
sudo dnf install python3.11 python3-pip git -y

# Reszta jak w Ubuntu
git clone https://github.com/emielregis2/SmartFlowAI.git
cd SmartFlowAI
python3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
streamlit run streamlit_app.py

🐳 Instalacja z Docker

Dockerfile (już gotowy w repo)

FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .
EXPOSE 8501

CMD ["streamlit", "run", "streamlit_app.py", "--server.address", "0.0.0.0"]

Uruchomienie

# Sklonuj repozytorium
git clone https://github.com/emielregis2/SmartFlowAI.git
cd SmartFlowAI

# Zbuduj obraz Docker
docker build -t smartflowai .

# Uruchom kontener
docker run -p 8501:8501 \
  -e SUPABASE_URL="https://twoj-projekt.supabase.co" \
  -e SUPABASE_ANON_KEY="twoj_anon_key" \
  -e OPENAI_API_KEY="sk-twoj_klucz" \
  smartflowai

Docker Compose

# docker-compose.yml (już gotowy w repo)
version: '3.8'
services:
  smartflowai:
    build: .
    ports:
      - "8501:8501"
    environment:
      - SUPABASE_URL=${SUPABASE_URL}
      - SUPABASE_ANON_KEY=${SUPABASE_ANON_KEY}
      - OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
    volumes:
      - ./.streamlit:/app/.streamlit

# Uruchom z Docker Compose
docker-compose up -d

☁️ Instalacja w chmurze

Streamlit Cloud (zalecane)

  1. Fork repozytorium na GitHub
  2. Przejdź na share.streamlit.io
  3. Połącz z GitHub i wybierz swój fork
  4. Dodaj secrets w ustawieniach: 
    SUPABASE_URL = "https://twoj-projekt.supabase.co"
SUPABASE_ANON_KEY = "twoj_anon_key"
OPENAI_API_KEY = "sk-twoj_klucz"
  5. Deploy automatycznie się uruchomi!

Heroku

# Zainstaluj Heroku CLI
# https://devcenter.heroku.com/articles/heroku-cli

# Zaloguj się
heroku login

# Utwórz aplikację
heroku create twoja-smartflowai

# Dodaj zmienne środowiskowe
heroku config:set SUPABASE_URL="https://twoj-projekt.supabase.co"
heroku config:set SUPABASE_ANON_KEY="twoj_anon_key"
heroku config:set OPENAI_API_KEY="sk-twoj_klucz"

# Deploy
git push heroku main

DigitalOcean App Platform

  1. Połącz z GitHub
  2. Wybierz repozytorium SmartFlowAI
  3. Dodaj zmienne środowiskowe
  4. Deploy!

🔧 Rozwiązywanie problemów instalacji

Problem: "Python nie jest rozpoznawany"

Windows:

# Dodaj Python do PATH ręcznie
# Znajdź gdzie jest zainstalowany Python (np. C:\Python311)
# Dodaj do zmiennych środowiskowych PATH

Problem: "pip nie jest rozpoznawany"

# Zainstaluj pip ręcznie
python -m ensurepip --upgrade

Problem: "Permission denied"

Linux/macOS:

# Użyj sudo tylko dla instalacji systemowej
sudo pip install -r requirements.txt

# LUB lepiej - użyj środowiska wirtualnego
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Problem: "Module not found"

# Sprawdź czy środowisko wirtualne jest aktywne
# Powinieneś widzieć (.venv) przed promptem

# Jeśli nie, aktywuj:
# Windows:
.venv\Scripts\activate

# Linux/macOS:
source .venv/bin/activate

# Zainstaluj ponownie
pip install -r requirements.txt

Problem: "Port 8501 is already in use"

# Znajdź proces używający portu
# Windows:
netstat -ano | findstr :8501

# Linux/macOS:
lsof -i :8501

# Zabij proces lub użyj innego portu
streamlit run streamlit_app.py --server.port 8502

Problem: Błędy kompilacji na M1/M2 Mac

# Zainstaluj Xcode Command Line Tools
xcode-select --install

# Użyj Rosetta dla problematycznych pakietów
arch -x86_64 pip install problematyczny-pakiet

✅ Weryfikacja instalacji

Po instalacji sprawdź czy wszystko działa:

# 1. Sprawdź Python
python --version  # Powinno być 3.11+

# 2. Sprawdź pip
pip --version

# 3. Sprawdź czy pakiety są zainstalowane
pip list | grep streamlit
pip list | grep supabase
pip list | grep openai

# 4. Sprawdź czy aplikacja się uruchamia
streamlit run streamlit_app.py

# 5. Otwórz http://localhost:8501 w przeglądarce

Oczekiwany wynik

  • ✅ Aplikacja uruchamia się bez błędów
  • ✅ Strona ładuje się w przeglądarce
  • ✅ Widoczny jest formularz logowania
  • ✅ Brak błędów w konsoli

📚 Co dalej?

Po pomyślnej instalacji:

  1. Konfiguracja - Skonfiguruj klucze API
  2. Quick Start - Pierwszy test aplikacji
  3. Analiza Procesów - Naucz się używać AI
  4. FAQ - Odpowiedzi na częste pytania

Problemy z instalacją? Sprawdź Rozwiązywanie Problemów lub utwórz Issue na GitHub!