Environnement virtuel avec uv

$ uv pip install -r requirements.txt

activation du venv

$ source .venv/Scripts/activate

Scripts

Lancer le script via uv

$ uv run embeddings_graphs_1.py

ou directement avec python dans l'environnement virtuel

$ python embeddings_graphs_1.py

Streamlit

Lancer l'application Streamlit

$ streamlit run embeddings_streamlit_1.py
$ streamlit run embeddings_st_bench_umap.py

Streamlit par docker

$ docker-compose up

dans le docker-compose.yml, modifier le fichier Streamlit souhaité, section environment et variable STREAMLIT_APP

    environment:
      - STREAMLIT_APP=embeddings_streamlit_5.py

valeur possible : embeddings_streamlit_1 à 5.py

UV

$ uv venv
$ uv init
# $ uv pip sync requirements.txt
# $ uv lock # n'ajoute pas les packages re requirements.txt
$ uv add -r requirements.txt # https://pydevtools.com/handbook/how-to/migrate-requirements.txt/
$ uv add sentence-transformers scikit-learn matplotlib streamlit PyMuPDF pandas umap-learn