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This a interal AI on your system that run locally, use others core trained to start, its pointed to the sys administration.

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ASIR Copilot 🤖

ASIR Copilot es un asistente de Inteligencia Artificial local diseñado específicamente para alumnos y profesionales del ciclo ASIR (Administración de Sistemas Informáticos en Red). El sistema utiliza modelos de lenguaje de última generación para ofrecer diagnósticos técnicos, explicar comandos complejos y proponer soluciones seguras.

El proyecto destaca por su enfoque didáctico y seguro: la IA no solo resuelve el problema, sino que explica la causa raíz y advierte sobre el uso de comandos potencialmente peligrosos en entornos de producción.


🚀 Tecnologías Usadas

Backend (Lógica y Procesamiento)

  • Python 3.11+: Lenguaje principal de desarrollo.
  • FastAPI: Framework de alto rendimiento para la creación de la API.
  • Uvicorn: Servidor ASGI para la ejecución del backend.
  • Pydantic: Validación estricta de esquemas de datos.
  • Ollama: Motor de inferencia local para garantizar la privacidad y el uso sin conexión.
  • Qwen 2.5 (7b-instruct): Modelo de lenguaje especializado en tareas técnicas.

Frontend (Interfaz de Usuario)

  • HTML5 & CSS3: Diseño moderno con arquitectura "Dark Mode" y enfoque responsivo.
  • JavaScript (Vanilla): Gestión de peticiones asíncronas mediante Fetch API.

Despliegue y Control

  • Docker & Docker Compose: Contenedorización completa para asegurar la portabilidad del entorno.
  • Git: Gestión del ciclo de vida del software y control de versiones.

⚙️ Instalación y Configuración

Requisitos previos

  1. Tener instalado Ollama y el modelo descargado: ollama pull qwen2.5:7b-instruct.
  2. Tener instalado Docker Desktop (opción recomendada para despliegue).

Ejecución mediante Docker

Desde la raíz del proyecto, lanza el entorno completo con: docker compose up --build -d

Una vez levantado, accede a la aplicación en: http://localhost:8000.

Ejecución en Modo Desarrollo (Local)

  1. Crea un entorno virtual: python -m venv venv.
  2. Activa el entorno: .\venv\Scripts\activate (Windows).
  3. Instala las dependencias: pip install -r backend/requirements.txt.
  4. Inicia el servidor: uvicorn backend.main:app --reload.

👤 Alumno

Miguel Ángel García Cortés Estudiante de Administración de Sistemas Informáticos en Red.

👤 Profesor

Ana Fuentes Profesora de Administración de Sistemas Informáticos en Red.


📄 Licencia

Este proyecto ha sido desarrollado con fines exclusivamente didácticos y académicos para el módulo de Administración de Sistemas.

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