README.md

---
title: GrapGen
emoji: 🙂
colorFrom: blue
colorTo: yellow
sdk: streamlit
sdk_version: 1.45.0
app_file: app.py
pinned: false
---
# 🧠 Graph Generator

Espacio en Hugging Face para generar gráficos con ayuda de modelos LLM y una base de datos en Supabase.

## Clonar el repositorio

```
git clone https://huggingface.co/spaces/juancamval/graph_generator
cd graph_generator
````

## Crear y activar entorno virtual

#### En Windows:

```
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate
```

#### En Linux/Mac:

```
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
```

## Instalar dependencias

```
pip install -r requirements.txt
```

#### requirements.txt

```txt
pandas
numpy
streamlit
python-dotenv
matplotlib
pandasai
```

## Variables de entorno `.env`

Crea un archivo `.env` en la raíz del proyecto con esta estructura:

```env
SUPABASE_URL=
SUPABASE_KEY=
```

> Puedes encontrar estas variables en **Supabase > Project Settings > API Settings**:
>
> * **URL** → `SUPABASE_URL`
> * **anon public** → `SUPABASE_KEY`

### Estructura esperada de la base de datos

Asegúrate de que la estructura de la base de datos en Supabase coincida con la siguiente imagen:

![estructura\_db](./assets/supabase_db.png)

---

## Modelo LLM con Ollama

#### 1. Instalar [Ollama](https://ollama.com/)

Descarga e instala Ollama desde su sitio oficial.

#### 2. Abrir Ollama

Inicia Ollama para que esté activo en segundo plano.

#### 3. Descargar el modelo `gemma3:12b`

```
ollama pull gemma3:12b
```

---

## Ejecutar la app

Con el entorno virtual activado, y Ollama corriendo:

```
streamlit run app.py
```

---

## ✅ Comandos resumen

```
git clone https://huggingface.co/spaces/juancamval/graph_generator
cd graph_generator

# Crear entorno virtual
python -m venv .venv
# Windows
.\.venv\Scripts\activate
# Linux/Mac
source .venv/bin/activate

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# Descargar modelo con Ollama
ollama pull gemma3:12b

# Ejecutar la app
streamlit run app.py
```