vivri161803/workspace_ai

🤖 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:

bash
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:

bash
make build
make up

3. Configurazione Modelli AI

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

bash
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.

---

📂 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 .

---