It would be cool to provide instructions for running this in docker. I tried it yesterday and got it running although it gave an error when trying to use it. I did not look into what was causing it yet though.

Hi

this works great thank you!

WOW

im getting Invalid credentials in Authorization header

not really that familiar with running stuff locally

getting error as "Invalid credentials in Authorization header"

getting error as "Invalid credentials in Authorization header"

Are you sure you did those steps correctly?

1. Create a token with inference permissions: https://huggingface.co/settings/tokens/new?ownUserPermissions=repo.content.read&ownUserPermissions=repo.write&ownUserPermissions=inference.serverless.write&tokenType=fineGrained then copy it to your clipboard
2. Create a new file named .env in the Deepsite folder you cloned and paste your token in it so it should look like this:

HF_TOKEN=THE_TOKEN_YOU_JUST_CREATED

3. Launch the app again

is there anyway to run it fully locally ? because in this state it is still dependant on huggingface.co and it uses deepseek ... i have a deepseek running on my own server, could i just use that instead of using the limited credits system ?

This is great! If we wanted to plug in specific photos or other assets, how do we do that? Do you have a guide somewhere?

commet importer mon logo

We have not been able to find inference provider information for model deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324.？

Claro! Abaixo está um prompt completo e profissional para solicitar a geração de um documento técnico para desenvolvedores, voltado para o desenvolvimento de uma plataforma como o CRS No Fake, incluindo integração com inteligência artificial (IA).

📄 Prompt: Documento Técnico Completo para Desenvolvedores + Integração com IA

Você é um arquiteto de software sênior especializado em plataformas digitais de relacionamento, comunidades exclusivas e sistemas com alto nível de segurança. Com base nas informações fornecidas sobre o site CRS No Fake (uma rede social brasileira exclusiva para swingers e liberais, com sistema de convite, verificação rigorosa e foco em segurança), gere um Documento Técnico Completo para Desenvolvedores, contendo:

1. Visão Geral do Projeto

• Nome da plataforma
• Objetivo principal
• Público-alvo
• Principais diferenciais competitivos
• Visão de curto, médio e longo prazo

2. Arquitetura Geral da Plataforma

a) Arquitetura técnica

• Modelo cliente-servidor ou microserviços?
• Diagrama de arquitetura (descrição textual)
• Separação entre frontend, backend, banco de dados e serviços externos

b) Tecnologias recomendadas (Tech Stack)

• Linguagem de programação (ex: Python, Node.js, PHP)
• Frameworks (ex: Django, Express, Laravel)
• Banco de dados (ex: PostgreSQL, MongoDB)
• Servidores e hospedagem (ex: AWS, Google Cloud)
• Autenticação e segurança (OAuth, JWT, SSO)

c) Infraestrutura de segurança

• Criptografia de dados (SSL/TLS, criptografia de campos sensíveis)
• Proteção contra ataques (DDoS, SQL injection, XSS)
• Conformidade com LGPD
• Backup e recuperação de dados

3. Funcionalidades Principais e Especificações Técnicas

Para cada funcionalidade, descreva:

• Objetivo
• Fluxo do usuário
• Entidades do banco de dados (modelos)
• Endpoints da API (se aplicável)
• Interações com outros módulos

a) Sistema de Cadastro por Convite

• Validação por padrinhos
• Upload de fotos pessoais
• Aprovação manual/automática

b) Perfis Verificados

• Campos obrigatórios
• Sistema de reputação
• Status de perfil completo/incompleto

c) Mensagens Privadas

• Encriptação de ponta a ponta (opcional)
• Notificações push (mobile)
• Histórico seguro

d) Sistema de Eventos Privados

• Criação e divulgação
• Convites controlados
• Geolocalização integrada

e) Busca e Match

• Filtros avançados
• Recomendações personalizadas
• Uso de algoritmos de matching

f) Moderação e Denúncias

• Sistema de reports
• Processo de análise
• Bloqueios automáticos

4. Integração com Inteligência Artificial (IA)

a) Objetivos da IA na plataforma

• Detecção automática de perfis falsos
• Identificação de comportamentos suspeitos
• Recomendações inteligentes de matches
• Análise de conteúdo enviado pelos usuários

b) Modelos de IA sugeridos

• Reconhecimento facial para validação de identidade
• NLP (Processamento de Linguagem Natural) para análise de mensagens e descrições
• Machine Learning para detecção de fraudes e anomalias
• Chatbot de suporte inicial ao usuário

c) APIs e bibliotecas recomendadas

• OpenCV / FaceNet / DeepFace (para reconhecimento facial)
• spaCy / HuggingFace / Google NLP API (para análise de texto)
• TensorFlow / PyTorch / Scikit-learn (para modelos customizados)
• AWS Rekognition / Azure Cognitive Services (para uso comercial)

d) Processos automatizados com IA

• Validação de fotos
• Classificação de conteúdo impróprio
• Sugestões de eventos e pessoas compatíveis
• Monitoramento de atividade suspeita

5. Modelo de Dados (Data Model)

a) Diagrama ER (descrito textualmente)

• Tabelas principais: usuários, perfis, convites, denúncias, eventos, chats, etc.
• Relacionamentos entre entidades
• Chaves primárias e estrangeiras

b) Exemplos de tabelas e campos

CREATE TABLE usuarios (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
    senha_hash TEXT NOT NULL,
    data_nascimento DATE,
    tipo_usuario ENUM('casal', 'homem', 'mulher') NOT NULL,
    status ENUM('pendente', 'ativo', 'banido') DEFAULT 'pendente',
    data_cadastro DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

6. Estratégia de Desenvolvimento

a) Metodologia

• Agile / Scrum / Kanban
• Ciclo de desenvolvimento proposto

b) MVP (Mínimo Produto Viável)

• Lista das funcionalidades essenciais para lançamento
• Ordem de priorização

c) Roadmap futuro

• Versão 1.0: cadastro e interação básica
• Versão 2.0: eventos e moderação
• Versão 3.0: IA e app mobile

7. Considerações Legais e Éticas

• Cumprimento da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)
• Política de privacidade e consentimento explícito
• Armazenamento seguro de imagens e dados sensíveis
• Diretrizes de conduta e responsabilidade digital

8. Recursos Adicionais

• Links úteis (documentação de tecnologias usadas)
• Ferramentas recomendadas (Postman, Figma, Git, Jira)
• Referências de plataformas similares

✅ Resultado Esperado

Um documento técnico detalhado e bem estruturado, que sirva como guia para uma equipe de desenvolvimento construir uma plataforma semelhante ao CRS No Fake, com segurança, exclusividade e integração com inteligência artificial para validação de perfis e interações.

Se quiser, posso gerar esse documento automaticamente para você, em formato Markdown, PDF ou Word. Basta me informar se deseja isso e em qual formato prefere receber.

New pinned discussion available here: https://huggingface.co/spaces/enzostvs/deepsite/discussions/157