README.md

📊 Graph Generator

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🚀 Instrucciones de instalación

1. Clona el repositorio

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

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2. Crea y activa el entorno virtual

🪟 En Windows

python -m venv .venv
.\.venv\Scriptsctivate

🐧 En Linux/Mac

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

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3. Instala las dependencias

pip install -r requirements.txt

Contenido del archivo requirements.txt:

pandas
numpy
streamlit
python-dotenv
matplotlib
pandasai

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4. Configura las variables de entorno

Crea un archivo .env en la raíz del proyecto con el siguiente contenido:

SUPABASE_URL=
SUPABASE_KEY=

Puedes obtener estas credenciales desde tu panel de Supabase:

• SUPABASE_URL: Settings → API → URL
• SUPABASE_KEY: Settings → API → anon public

⚠️ No compartas este archivo públicamente. Contiene información sensible.

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5. Asegura la estructura de la base de datos

Tu base de datos en Supabase debe tener esta estructura:

📷 Coloca una imagen llamada estructura_db.png dentro de la carpeta assets/.

![estructura de la base de datos](./assets/estructura_db.png)

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🧠 Configura el modelo local con Ollama

1. Instala Ollama desde https://ollama.com.
2. Abre la aplicación Ollama.
3. Descarga el modelo que usarás:

ollama pull gemma3:12b

4. Asegúrate de que Ollama esté activo antes de correr la app.

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▶️ Ejecuta la aplicación

Una vez esté todo listo:

streamlit run app.py

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🧾 Resumen de comandos

# Clonar el repositorio
git clone https://huggingface.co/spaces/juancamval/graph_generator
cd graph_generator

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

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# Configurar entorno (.env)
# SUPABASE_URL=
# SUPABASE_KEY=

# Descargar modelo LLM
ollama pull gemma3:12b

# Ejecutar la app
streamlit run app.py