ai-unified-studio

🤖 AI Unified Studio

![CI/CD Pipeline](https://github.com/avilaops/ai-unified-studio/workflows/CI%2FCD%20Pipeline/badge.svg) ![Version](https://img.shields.io/badge/version-1.0.0-blue) ![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.10%2B-blue) ![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-orange) ![Platform](https://img.shields.io/badge/platform-Windows%20%7C%20Linux%20%7C%20macOS-lightgrey) ![Maintained](https://img.shields.io/badge/maintained-yes-brightgreen) ![Performance](https://img.shields.io/badge/performance-100x%20faster-success) **🎯 Plataforma All-in-One para IA: Chat LLMs, Geração de Imagens e Ferramentas de PDF** [🚀 Começar](#-instalação-rápida) • [📖 Documentação](#-documentação) • [✨ Features](#-funcionalidades) • [🎥 Demo](#-demonstração) • [🤝 Contribuir](#-contribuir) ![AI Unified Studio](https://img.shields.io/badge/AI-Unified%20Studio-blueviolet?style=for-the-badge) **Website:** [gr.avila.inc](https://gr.avila.inc) | **Desenvolvedor:** [Nícolas Ávila](https://avila.inc)

🎯 Visão Geral

AI Unified Studio é uma plataforma completa e otimizada que unifica as principais ferramentas de IA em uma única aplicação desktop:

💬 Chat com LLMs: Ollama (local) e DeepSeek (cloud)
🎨 Geração de Imagens: Interface para Stable Diffusion
📄 Ferramentas de PDF: Conversão para eBook (EPUB, MOBI, AZW3)
🔍 PDF Scraper: Extração automática de conteúdo

🌟 Diferenciais

⚡ 100x mais rápido com sistema de cache inteligente
🔄 Streaming em tempo real para feedback instantâneo
🎨 Interface moderna com CustomTkinter
🔒 Privacidade: Processamento local quando possível
📊 Métricas detalhadas de performance
🧪 11 testes automatizados com CI/CD completo

✨ Funcionalidades

💬 Chat com LLMs

🔹 Ollama (Local)

- Modelos open-source rodando localmente - 100% privado e offline - Suporte para múltiplos modelos - Sem custos de API **Modelos suportados:** - LLama 2 (7B, 13B, 70B) - Mistral - CodeLlama - Vicuna - E mais...

🔹 DeepSeek (Cloud)

- API de alta qualidade - Modelos otimizados para código - Respostas rápidas e precisas - Streaming em tempo real

🎨 Geração de Imagens

🔹 Stable Diffusion

- Interface amigável para Stable Diffusion - Suporte para modelos customizados - Configurações avançadas - Galeria de imagens geradas

📄 Ferramentas de PDF

🔹 Conversão de eBooks

**Formatos suportados:** - ✅ PDF → EPUB - ✅ PDF → MOBI (Kindle) - ✅ PDF → AZW3 (Kindle HD) **Features:** - Conversão em lote - Metadados customizáveis - Qualidade otimizada - Interface drag-and-drop

🔹 PDF Scraper

- Extração automática de texto - Análise de estrutura - Exportação em múltiplos formatos - Suporte para PDFs grandes

🚀 Instalação Rápida

Pré-requisitos

Python 3.10+
Git
Calibre (para conversão de eBooks)

Opção 1: Instalação Local

# Clone o repositório
git clone https://github.com/avilaops/ai-unified-studio.git
cd ai-unified-studio

# Crie ambiente virtual
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# Instale dependências
pip install -r requirements.txt

# Execute a aplicação
python app_gui_optimized.py

Opção 2: Docker 🐳

# Build da imagem
docker-compose up --build

# Ou usando Docker diretamente
docker build -t ai-unified-studio .
docker run -p 8080:8080 ai-unified-studio

Opção 3: Instalação via pip

pip install git+https://github.com/avilaops/ai-unified-studio.git

📖 Guia de Uso

1️⃣ Configuração Inicial

Crie um arquivo .env baseado no .env.example:

cp .env.example .env

Configure suas chaves de API:

# DeepSeek API
DEEPSEEK_API_KEY=your-api-key-here

# Ollama (se estiver rodando em outra máquina)
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434

# Stable Diffusion
SD_API_URL=http://localhost:7860

2️⃣ Executar a Aplicação

python app_gui_optimized.py

3️⃣ Usar as Funcionalidades

Chat com LLMs:

Selecione o provedor (Ollama ou DeepSeek)
Escolha o modelo
Digite sua mensagem
Veja a resposta em tempo real (streaming)

Conversão de PDF:

Acesse a aba “PDF Converter”
Selecione o arquivo PDF
Escolha o formato de saída
Clique em “Converter”

Geração de Imagens:

Acesse a aba “Image Generation”
Digite o prompt
Configure parâmetros (opcional)
Clique em “Gerar”

⚡ Performance

Otimizações Implementadas

Feature	Antes	Depois	Ganho
Primeira requisição	8-15s	2-5s	⚡ 60%
Requisição com cache	8-15s	<100ms	⚡⚡ 100x
Startup da aplicação	5-8s	2-4s	⚡ 50%
Carregamento de modelos	Tudo junto	Lazy	⚡ 70%

Tecnologias de Otimização

✅ Cache multi-layer (memória + disco)
✅ Connection pooling (20 conexões)
✅ Streaming real-time para feedback visual
✅ Thread pool gerenciado (5 threads)
✅ Lazy loading de componentes
✅ Request queue com prioridade
✅ Health checks automáticos
✅ Retry com backoff exponencial

📊 Veja detalhes: OTIMIZACOES_IMPLEMENTADAS.md

📚 Documentação

Documentação Técnica

Documento	Descrição
ANALISE_OTIMIZACAO.md	Análise técnica completa
OTIMIZACOES_IMPLEMENTADAS.md	Guia de otimizações
TODAS_OTIMIZACOES_COMPLETAS.md	Status de implementação
DOCKER.md	Guia completo de Docker
CONTRIBUTING.md	Como contribuir

Documentação de CI/CD

Documento	Descrição
GITHUB_ACTIONS_RESOLVIDO.md	Setup do CI/CD
MONITORAMENTO_CI_CD.md	Guia de monitoramento
GUIA_COMPLETO_CI_CD.md	Referência completa

Arquitetura

ai-unified-studio/
├── utils/                    # Módulos de otimização
│   ├── cache_manager.py      # Sistema de cache
│   ├── http_client.py        # HTTP otimizado
│   ├── streaming_client.py   # Streaming real-time
│   ├── thread_pool.py        # Thread management
│   ├── metrics.py            # Métricas de performance
│   ├── request_queue.py      # Fila de requisições
│   ├── model_loader.py       # Carregamento de modelos
│   ├── lazy_loader.py        # Lazy loading
│   └── health_check.py       # Health monitoring
│
├── app_gui_optimized.py      # Aplicação principal
├── config.py                 # Configurações
├── requirements.txt          # Dependências
└── tests/                    # Testes automatizados

🤝 Contribuir

Contribuições são bem-vindas! Veja CONTRIBUTING.md para detalhes.

Como Contribuir

Fork o projeto
Crie uma branch (git checkout -b feature/MinhaFeature)
Commit suas mudanças (git commit -m 'Add: MinhaFeature')
Push para a branch (git push origin feature/MinhaFeature)
Abra um Pull Request

Áreas de Contribuição

🐛 Correção de bugs
✨ Novas funcionalidades
📚 Documentação
🧪 Testes
🎨 Design/UX
🌐 Tradução

🗺️ Roadmap

v1.0.0 ✅ (Atual)

v1.1.0 🔄 (Em desenvolvimento)

v1.2.0 📅 (Planejado)

v2.0.0 🚀 (Futuro)

📋 Veja mais: IDEIAS_ESPETACULARES.md

🧪 Testes

Executar Testes

# Testes básicos
python test_optimizations.py

# Testes avançados
python test_advanced_features.py

# Verificação completa
python verify_ci_cd.py

# Com pytest
pytest --cov=. --cov-report=html

Coverage

11 testes automatizados
9 módulos de otimização
2 suites de testes
CI/CD em 4 ambientes (Ubuntu/Windows × Python 3.10/3.11)

👥 Créditos

Desenvolvido por: Nícolas Ávila

Agradecimentos

Ollama Team - LLMs locais acessíveis
DeepSeek - API de qualidade
CustomTkinter - Interface moderna
Comunidade Open Source - Ferramentas incríveis

📄 Mais detalhes: CREDITS.md

📄 Licença

Este projeto está sob a licença MIT. Veja LICENSE para mais detalhes.

MIT License

Copyright (c) 2025 Nícolas Ávila

Você é livre para usar, modificar e distribuir este software.

📊 Estatísticas do Projeto

┌────────────────────────────────────────┐
│  📊 AI UNIFIED STUDIO - STATS         │
├────────────────────────────────────────┤
│  Linhas de código:     5,000+         │
│  Módulos criados:      20+            │
│  Testes implementados: 11             │
│  Documentação:         3,000+ linhas  │
│  Performance:          100x melhor    │
│  Plataformas:          3 (Win/Lin/Mac)│
│  Python versions:      2 (3.10, 3.11) │
└────────────────────────────────────────┘

🌟 Star History

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### 🚀 **Comece Agora!** ```bash git clone https://github.com/avilaops/ai-unified-studio.git cd ai-unified-studio pip install -r requirements.txt python app_gui_optimized.py ``` --- **Feito com ❤️ por [Nícolas Ávila](https://avila.inc)** [Website](https://gr.avila.inc) • [Documentação](https://github.com/avilaops/ai-unified-studio#readme) • [Issues](https://github.com/avilaops/ai-unified-studio/issues) • [Discussions](https://github.com/avilaops/ai-unified-studio/discussions) © 2025 Nícolas Ávila - MIT License [⬆ Voltar ao topo](#-ai-unified-studio)

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