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@github-actions github-actions released this 19 Jul 13:28

Installationshinweise

Kurzübersicht zur Installation der AnonyMeister-App. Eine ausführliche
Bedienungsanleitung gibt es in ANLEITUNG.md, technische
Details in README.md.

Systemvoraussetzungen (alle Plattformen)

  • Ollama installiert und gestartet — für den optionalen LLM-Tiefencheck
    und die Zusammenfassung. Download: https://ollama.com/download
    Anschließend ein Modell laden (Standard):
    ollama pull gemma4:e4b
    Das Modell lässt sich später jederzeit im „Systemstatus"-Bereich der App
    umstellen (kuratierte Auswahl gemma4:e2b/e4b/12b/26b oder Freitext
    für jedes andere lokal gepullte Modell).
  • spaCy-Sprachmodelle (Deutsch + Englisch) — werden beim ersten Start
    über den „Systemstatus"-Bereich der App direkt nachgeladen, kein manueller
    Schritt nötig.
  • Kein System-ffmpeg nötig — Audiotranskription (faster-whisper) bringt
    die benötigten Bibliotheken mit.
  • Ohne laufendes Ollama funktioniert die App trotzdem — nur Tiefencheck und
    Zusammenfassung stehen dann nicht zur Verfügung.

macOS

  1. .dmg aus den Releases
    herunterladen und öffnen, App in den Applications-Ordner ziehen.
  2. Beim ersten Start blockiert Gatekeeper die App („AnonyMeister.app ist
    beschädigt" / „konnte nicht überprüft werden"). Grund: Die App ist nur
    ad-hoc signiert, nicht notariert (ein Apple Developer-Zertifikat kostet
    99 $/Jahr und steht für dieses Projekt nicht zur Verfügung). Die App
    trotzdem öffnen:
    • Systemeinstellungen → Datenschutz & Sicherheit öffnen, runterscrollen.
      Dort erscheint „AnonyMeister.app wurde blockiert…" mit Button
      „Trotzdem öffnen" — klicken und bestätigen.
    • Falls das nicht erscheint, per Terminal das Quarantäne-Flag entfernen:
      xattr -cr /Applications/AnonyMeister.app
    • Alternativ: Rechtsklick (bzw. Ctrl-Klick) auf die App → „Öffnen" → im
      Dialog nochmal „Öffnen" bestätigen.
  3. App starten, im „Systemstatus"-Bereich fehlende spaCy-Modelle/Ollama-Modell
    nachladen lassen.

Windows

  1. .exe-Installer (falls vorhanden, sonst das gepackte AnonyMeister.exe
    direkt) aus den Releases
    herunterladen.
  2. Installer ausführen bzw. AnonyMeister.exe starten. Windows SmartScreen kann
    bei einer unsignierten .exe warnen — „Weitere Informationen" →
    „Trotzdem ausführen" wählen.
  3. Ollama separat installieren (siehe oben), App starten, im
    „Systemstatus"-Bereich fehlende Modelle nachladen lassen.

Linux

  1. .AppImage aus den Releases
    herunterladen, ausführbar machen und starten:
    chmod +x AnonyMeister-x86_64.AppImage
    ./AnonyMeister-x86_64.AppImage
  2. Voraussetzung, die nicht in der AppImage steckt: GTK + WebKit2GTK samt
    PyGObject-Bindings müssen systemweit installiert sein, sonst bricht der
    Start mit ModuleNotFoundError: No module named 'gi' ab:
    # Debian/Ubuntu
    sudo apt install python3-gi gir1.2-webkit2-4.1
    
    # Fedora
    sudo dnf install python3-gobject webkit2gtk4.1
    
    # Arch
    sudo pacman -S python-gobject webkit2gtk-4.1 gtk3
  3. Ollama separat installieren (siehe oben), App starten, im
    „Systemstatus"-Bereich fehlende Modelle nachladen lassen.

Windows/Linux-Installer sind vom gleichen Grundgerüst wie der verifizierte
macOS-Build abgeleitet, aber (mangels verfügbarer Test-Umgebung) nicht
selbst auf einem echten Windows-/Linux-Rechner verifiziert worden.


Docker (Backend, ohne natives Fenster)

Läuft nur als Web-UI im Browser unter http://localhost:8765 — kein
natives Fenster in einem Container möglich. Schritt für Schritt:

  1. Repo klonen (oder docker-compose.yml + Dockerfile herunterladen):
    git clone https://github.com/Majort0m0/anonymeister.git
    cd anonymeister
  2. Ollama bereitstellen — entweder auf dem Host installieren und starten
    (https://ollama.com/download, dann ollama pull gemma4:12b), oder den
    auskommentierten ollama-Service in docker-compose.yml aktivieren, um
    Ollama ebenfalls im Container zu betreiben. Standardmäßig zeigt der
    Container über host.docker.internal auf einen bereits lokal laufenden
    Ollama.
  3. Container bauen und starten:
    docker compose up -d
    Das Image bringt die spaCy-Modelle bereits fest eingebacken mit (Image
    ist entsprechend groß, ~5-6 GB), es ist also kein Nachladeschritt nötig.
  4. App öffnen: http://localhost:8765 im Browser aufrufen.
  5. Ausgabedateien landen über ein Volume in ./output im geklonten
    Repo-Ordner auf dem Host.
  6. Stoppen:
    docker compose down

Bekannte Einschränkungen

  • PII-Erkennung ist probabilistisch, kein Ersatz für eine manuelle Prüfung
    sensibler Dokumente vor Weitergabe.
  • Telefonnummer-/ID-Erkennung ist auf DE/AT/CH/US(/GB) begrenzt.
  • Noch keine automatisierte Test-Suite.

Details dazu in README.md.