A implantação do Fogsight localmente requer quatro etapas para concluir a configuração do ambiente:
- Preparação do ambiente básicoPython 3.9+ e um navegador moderno (recomenda-se o Chrome 105+) para evitar incompatibilidade de versão
- Busca de código: através de
git cloneObtenha a versão mais recente do código-fonte e não se esqueça de verificarrequirements.txtRequisitos de versão da biblioteca de dependência no - Configuração da chave de API: em
credentials.jsonPreencha as informações válidas da API do LLM; o BASE_URL recomendado para o Gemini 2.5 precisa ser tão preciso quanto/v2.5trilhas - ativação do serviçoScript de inicialização: Depois de executar o script de inicialização, a porta local 8000 será aberta e a primeira inicialização instalará automaticamente os Transformers e outros modelos grandes.
As principais considerações incluem:
- As chaves de API precisam ser solicitadas com antecedência para garantir crédito suficiente.
- A aceleração gráfica NVIDIA é recomendada para a geração de animações complexas.
- Os firewalls precisam liberar a porta 8000 para acesso ao navegador
- Recomenda-se a criação de um ambiente virtual quando houver conflitos de dependência
Essa resposta foi extraída do artigoFogsight: ferramenta de IA para gerar animações instrucionais com um cliqueO
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