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Deployment

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github-actions[bot] edited this page Mar 20, 2026 · 8 revisions

Spendify — Guida al deployment

Questo documento descrive come installare, configurare e aggiornare Spendify. Per backup, ripristino e gestione del database → database.md. Per installazione su Mac nativo, Linux con Ollama e Windows con llama.cpp → installazione.md.

Indice

  1. Installazione rapida (one-liner Docker)
  2. Installazione Docker Compose da repository
  3. Installazione nativa (sviluppo / Mac)
  4. Aggiornare l'applicazione
  5. Comandi operativi Docker
  6. Risoluzione problemi
  7. Disinstallazione

Concetti Docker per chi parte da zero

Concetto Analogia Cosa significa in pratica
Image Ricetta di cucina Il pacchetto con tutto il codice e le dipendenze
Container Piatto cucinato L'app in esecuzione, creata dall'immagine
Volume Quaderno esterno La cartella persistente dove sta il database — sopravvive anche se il container viene cancellato

Cosa NON cancella i tuoi dati:

  • docker compose down ✅ sicuro
  • docker compose up -d --build ✅ sicuro (ricostruisce l'immagine, dati intatti)

Cosa CANCELLA i dati:

  • docker compose down -v ⚠️ cancella i volumi — usare solo per reset completo

1 — Installazione rapida (one-liner Docker)

L'unico prerequisito è Docker Desktop installato e avviato.

Mac / Linux:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/drake69/spendify/main/installer/install.sh | bash

Windows (PowerShell):

irm https://raw.githubusercontent.com/drake69/spendify/main/installer/install.ps1 | iex

Lo script crea la cartella ~/spendify/, scarica l'immagine da GitHub Container Registry, avvia il container e apre il browser su http://localhost:8501 automaticamente.

AI locale inclusa (opzionale): lo script chiede se installare Ollama con il modello gemma3:12b — scaricato automaticamente in background al primo avvio (~8 GB, ~10–15 minuti). In alternativa puoi configurare una API key esterna (OpenAI/Anthropic) dalla pagina ⚙️ Impostazioni.

Aggiornamento: docker compose --project-directory ~/spendify pull && docker compose --project-directory ~/spendify up -d

Disinstallazione: curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/drake69/spendify/main/installer/uninstall.sh | bash

2 — Installazione Docker Compose da repository

Adatta a chi vuole modificare il codice o configurare profili LLM (Ollama, llama.cpp).

2.1 — Clona il repository

git clone https://github.com/drake69/spendify.git spendify
cd spendify

2.2 — Configura l'ambiente

cp .env.example .env

2.3 — Costruisci e avvia

docker compose up -d --build
  • --build forza la ricostruzione dell'immagine (necessario al primo avvio o dopo aggiornamenti del codice)
  • -d avvia in background

L'app è disponibile su http://localhost:8501

La REST API è disponibile su http://localhost:8000 · Docs interattive: http://localhost:8000/docs

2.4 — Con LLM locale (opzionale)

# Ollama (Linux / server con GPU)
docker compose --profile ollama up -d

# llama.cpp (Windows / CPU)
docker compose --profile llama-cpp up -d

Per la configurazione completa dei backend LLM → installazione.md.

3 — Installazione nativa (sviluppo / Mac)

Prerequisiti

Strumento Versione minima
Python 3.13
uv qualsiasi — curl -Ls https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Steps

git clone https://github.com/drake69/spendify.git spendify
cd spendify
uv sync
cp .env.example .env
uv run streamlit run app.py

L'app è disponibile su http://localhost:8501

Per avviare anche la REST API in sviluppo:

uv run uvicorn api.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

Il database ledger.db viene creato automaticamente nella cartella del progetto al primo avvio.

4 — Aggiornare l'applicazione

One-liner Docker

docker compose --project-directory ~/spendify pull
docker compose --project-directory ~/spendify up -d

Docker Compose da repository

git pull origin main
docker compose down
docker compose up -d --build

Nativa

git pull origin main
uv sync
pkill -f "streamlit run app.py"
uv run streamlit run app.py

Le migrazioni del database vengono applicate automaticamente all'avvio — non è necessario alcun intervento manuale.

5 — Comandi operativi Docker

# Stato container
docker compose ps

# Log in tempo reale
docker compose logs -f spendify

# Healthcheck
docker inspect spendify_app --format='{{.State.Health.Status}}'

# Stop (dati intatti)
docker compose down

# Stop + rimuovi container orfani (dati intatti)
docker compose down --remove-orphans

# ⚠️  Reset completo inclusi i volumi (PERDITA DATI)
docker compose down -v

Per l'installazione one-liner aggiungere --project-directory ~/spendify a ogni comando, es. docker compose --project-directory ~/spendify logs -f.

6 — Risoluzione problemi

L'app non si avvia / porta 8501 occupata

# Controlla cosa usa la porta
lsof -i :8501

# Nativa
pkill -f "streamlit run app.py"

# Docker
docker compose down && docker compose up -d

Il container Docker si riavvia continuamente

docker compose logs --tail=50 spendify

Cause comuni:

  • .env mancante o valori errati
  • Volume non montato correttamente
  • Porta 8501 già in uso

Memoria insufficiente per Ollama

Il modello gemma3:12b richiede ~8 GB di RAM. Cambia modello dalla pagina ⚙️ Impostazioni:

Modello RAM richiesta
gemma3:12b ~8 GB
qwen2.5:7b ~5 GB
llama3.2:3b ~3 GB

Problemi con il database

Errori tipo database is locked, corruzione del file, ripristino da backup → database.md.

7 — Disinstallazione

Gli script di disinstallazione rimuovono interattivamente tutti i componenti Spendify. Nessun dato viene cancellato senza conferma esplicita.

Mac / Linux:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/drake69/spendify/main/installer/uninstall.sh | bash

Windows (PowerShell):

irm https://raw.githubusercontent.com/drake69/spendify/main/installer/uninstall.ps1 | iex

Lo script chiede separatamente:

Cosa Dettaglio
Database delle transazioni Volumi spendify_data e spendify_logs
Modelli Ollama Volume ollama_models (~8 GB)
llama.cpp + cartella models/ Immagine llama.cpp:server + file GGUF
Immagini Docker ghcr.io/drake69/spendify + ollama/ollama (~500 MB–1 GB)
Cartella di installazione ~/spendify/ (o SPENDIFY_INSTALL_DIR)
Istruzioni rimozione Docker Desktop Guida testuale per macOS / Linux / Windows

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