Get started

Install

30-45 minut od zera do działającego systemu. Self-hosted, on-premise, 0% data egress.

30-45 min Intermediate 2026-05-27

Wymagania

ComponentMinRecommended
OSLinux, macOSUbuntu 22.04+
Python3.12+3.12.13
RAM16 GB32 GB
Disk50 GB150 GB (top-7 modeli + RAG)
GPU (optional)—RTX 4090 / L4 / A6000 24+ GB VRAM
Docker20.10+latest
No GPU? Możesz odpalić na RunPod sandbox (~$0.34/h community 4090) lub vast.ai. Bez GPU lokalnie — pipeline działa z mock LLM (test only).

Quick install (z pre-built RAG)

Najszybsza ścieżka — używamy gotowego backup tar.gz (32 MB) zawierającego Qdrant snapshot + AST graph + 1968 RAG chunków.

bash
git clone https://github.com/bartek-filipiuk/local-codereviewer.git
cd local-codereviewer
uv sync --extra indexer --extra serve

# Start Qdrant
make qdrant-up

# Restore pre-built RAG corpus (~1968 chunks, Drupal core + contrib + OWASP)
bash scripts/restore.sh backups/codereviewer_latest.tar.gz

# Verify
make rag-stats   # powinno pokazać ~1968 points

Full install (build RAG from scratch)

Jeśli chcesz mieć aktualny corpus (np. po update Drupal core):

bash
make crawl   # ~2-3 GB drupal data
make index   # ~10-15 min RAG ingestion

LLM setup (Ollama)

Pull rekomendowany model:

bash
ollama pull qwen3-coder:30b   # ~18 GB, najlepszy quality (24 GB VRAM)

# Lub mniejszy (8 GB VRAM)
ollama pull qwen3-coder:7b    # ~5 GB

Environment variables (.env)

.env
UI_USER=admin
UI_PASS=$(openssl rand -hex 16)
TOKEN_VAULT_KEY=$(openssl rand -hex 32)
GITLAB_DRUPAL_TOKEN=glpat-xxxxx    # optional, dla drupalcode.org fetch

Run

bash
# CLI review
uv run drupal-codereviewer review --git-diff main...HEAD --model qwen3-coder:30b

# UI panel (web interface, HTTP Basic auth)
uv run drupal-codereviewer-ui
# Open http://localhost:8000

Backup + restore

Patrz scripts/backup.sh — backupuje Qdrant snapshot + AST + sessions + tokens (opt-in encrypted).

Next

Edit on GitHub