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EatAI

Código Fuente de IA

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EatAI: asistente de dieta y salud para una vida mejor

EatAI es una aplicación impulsada por IA diseñada para ayudar a los usuarios a tomar decisiones dietéticas más saludables y alcanzar objetivos de bienestar. Al aprovechar los datos de los usuarios, EatAI ofrece recomendaciones personalizadas que respaldan un estilo de vida equilibrado y saludable.

Estructura del proyecto

client/ : Aplicación frontend creada con Vite y React.
server/ : Aplicación backend que utiliza Flask con Gunicorn para implementación de producción.

Repositorio

Repositorio EatAI GitHub

Guía de configuración

Requisitos previos

Cliente : Node.js y npm
Servidor : Python 3.8+, pip y Gunicorn para la configuración del servidor de producción
Implementación : cuenta Render.com

Instalación

Clonar el repositorio

git clone https://github.com/yashkanjariyaa/EatAI.git
cd EatAI

Instalar dependencias del cliente
```
 cd client
npm install
```

Instalar dependencias del servidor

 cd ../server
pip install -r requirements.txt

Configuración del entorno

Archivo `.env` del cliente

Cree un archivo .env dentro del directorio client con lo siguiente:

 VITE_SERVER_BASE_URL = SERVER_URL

Esta variable apunta a la API del servidor backend, lo que permite que el frontend se comunique con el servidor o puede usar esta URL implementada: https://eatai.onrender.com

Archivo `.env` del servidor

Cree un archivo .env dentro del directorio server con:

 GOOGLE_API_KEY = YOUR_API_KEY

Esta clave API es necesaria para integrar los servicios de Google dentro de la aplicación del servidor.

Ejecutando la aplicación

Iniciar el servidor
Navegue hasta el directorio server e inicie el servidor Flask con Gunicorn:
```
 cd server
gunicorn --config gunicorn_config.py app:app
```
Iniciar el cliente
En una nueva terminal, navegue hasta el directorio client y ejecute el servidor de desarrollo:
```
 cd client
npm run dev
```

Despliegue

Implementación del servidor en renderizado

Configure su proyecto en Render y especifique la raíz del servidor como server .

Configure Gunicorn para usar el comando:

gunicorn --config gunicorn_config.py app:app

Agregue variables de entorno en la configuración de Render según su archivo .env .

Implementación del cliente en renderizado

Configure el proyecto del cliente en Render.
Configure la variable de entorno VITE_SERVER_BASE_URL en la configuración de Render para que apunte a la URL del backend implementada.

Características

Recomendaciones de dietas impulsadas por IA basadas en las aportaciones de los usuarios
Seguimiento de objetivos para ayudar a los usuarios a monitorear y alcanzar sus objetivos de salud.
Integración con los servicios de Google para obtener información y funciones mejoradas