Caminho A (sem chave): LM Studio (mais fácil no Windows)

 

Caminho A (sem chave): LM Studio (mais fácil no Windows)

A1) Instalar LM Studio

  1. Instala o LM Studio (Windows).

  2. Dentro dele: baixa um modelo (ex.: Llama 3.1 / Mistral).

  3. Liga o Local Server (OpenAI compatible).

A2) Testar se o servidor está de pé

No PowerShell:

curl http://127.0.0.1:1234/v1/models

Se retornar JSON, pronto: IA local online.

A3) Ligar o PRAXIUM Web nisso

Você só troca o endpoint no server.py para:

  • http://127.0.0.1:1234/v1/chat/completions

Se você disser “vou de LM Studio”, eu te passo o server.py já no formato certo.

Caminho B (sem chave): instalar Ollama direito

Como seu Windows não acha ollama, é instalação faltando (ou não entrou no PATH).

B1) Depois de instalar Ollama, teste:

where.exe ollama
ollama -v

B2) Subir e testar API:

ollama pull llama3.1
curl http://127.0.0.1:11434/api/tags

O que você JÁ tem no PRAXIUM_2 (ponto importante)

Seu prax_cli.py tem só 3 comandos:

  • ping

  • chunk

  • stitch

Ou seja: o PRAXIUM_2 está como “kernel + utilitários”, não como IA. Ele processa comandos e organiza texto, mas não conversa com modelo.

Correção rápida do seu “erro de operação” (pra você não perder tempo)

Você tentou rodar Python dentro do PowerShell colando código Python direto. Isso sempre vai dar erro tipo:

“A palavra-chave 'from' não tem suporte…”

Regra: Python só roda quando você faz:

python arquivo.py

Agora a pergunta que decide tudo (uma só)

Você quer LM Studio (mais fácil) ou Ollama (mais leve, mas precisa instalar e ficar no PATH)?

Se você responder “LM Studio”, eu já te mando:

  1. o server.py pronto no padrão OpenAI-compatible (127.0.0.1:1234)

  2. os 3 comandos PowerShell para validar (modelo, chat, integração)

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