Practical local LLM automation for analyzing texts – from course exercises to personal experiments.
llm-analisador/
├── app/
│ ├── main.py # FastAPI app com endpoint de análise
│ └── llm_client.py # Cliente para se comunicar com o modelo (Ollama)
├── Dockerfile # Container com FastAPI
├── requirements.txt # Dependências Python
└── README.md # Instruções de usoAntes de tudo, instale os requisitos:
python3 -m pip install --no-cache-dir -r requirements.txtou
pip install --no-cache-dir -r requirements.txtCertifique-se de que o Tesseract esteja instalado no seu sistema:
Windows: https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki (Após instalar, configure o caminho no código se necessário)
Ollama roda os modelos com aceleração por GPU e cria uma API local automaticamente.
Linux/macOS:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shWindows:
Baixe em: https://ollama.com/download
ollama run phi3Ollama vai baixar o modelo e criar um servidor local na porta 11434.
- Rode o Ollama com o modelo:
ollama run phi3- Rode a API (fora do Docker):
python -m uvicorn app.main:app --reload- Teste a API (exemplo via cURL ou Python):
curl -X POST http://localhost:8000/analisar \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"texto": "A empresa XPTO apresentou proposta com o modelo Impressora LaserJet 1200 por R$ 1.500,00.", "pergunta": "Quais as propostas do texto contendo Fornecedor/Autor, marca/modelo e valor?"}'- Teste a API IMG (exemplo via cURL ou Python):
curl -X POST "http://localhost:8000/analisar-imagem?pergunta=Qual%20o%20texto%20na%20imagem" \
-H "accept: application/json" \
-H "Content-Type: multipart/form-data" \
-F "file=@caminho/da/imagem.png"Build:
docker build -t llm-analisador .Run:
docker run -p 8000:8000 llm-analisador