Instalar Sim.ai en Docker

Tutorial: Instalar Sim.ai (Sim Studio) usando Docker

Este tutorial explica paso a paso cómo desplegar Sim Studio de forma local con Docker y Docker Compose, sin necesidad de usar APIs externas. El HTML está sin estilos, listo para publicarlo en Blogger u otra plataforma.

Requisitos

• Docker y Docker Compose instalados y funcionando.
• Git instalado.
• (Opcional) Ollama para usar modelos locales.

1. Crear carpeta de instalación

mkdir -p /home/docker/simstudio
cd /home/docker/simstudio

2. Clonar el repositorio oficial

Como la imagen simstudioai/sim no está en Docker Hub, se debe clonar el repositorio oficial desde GitHub:

sudo git clone --depth 1 https://github.com/simstudioai/sim.git
cd sim

3. Cambiar el puerto si el 3000 está ocupado

Editá el archivo docker-compose.prod.yml y reemplazá la línea:

ports:
  - "3000:3000"

por, por ejemplo:

ports:
  - "3100:3000"

Así accederás a http://localhost:3100 en lugar del 3000.

4. Cambiar el puerto de PostgreSQL si el 5432 está ocupado

Dentro del mismo archivo, buscá la sección del servicio db: y reemplazá:

ports:
  - "5432:5432"

por:

ports:
  - "5433:5432"

Esto evita conflictos si ya tenés otra base PostgreSQL corriendo en tu sistema.

5. Iniciar Sim Studio en modo producción

sudo docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d

Esperá a que los contenedores se construyan y levanten. Luego abrí en tu navegador:

http://localhost:3100

6. Base de datos PostgreSQL + pgvector

Sim necesita PostgreSQL con la extensión pgvector para embeddings. Si no la tenés, podés levantarla fácilmente con Docker:

docker run --name simstudio-db \
  -e POSTGRES_PASSWORD=tu_password \
  -e POSTGRES_DB=simstudio \
  -p 5432:5432 -d \
  pgvector/pgvector:pg17

7. Configurar las variables de entorno

Copiá los archivos de ejemplo y ajustá la conexión a tu base de datos:

cd apps/sim
cp .env.example .env

# Editá .env y agregá:
DATABASE_URL="postgresql://postgres:tu_password@localhost:5433/simstudio"

8. Migrar la base de datos

cd packages/db
cp .env.example .env
# Editar con la misma DATABASE_URL
bunx drizzle-kit migrate --config=./drizzle.config.ts

9. Crear tu usuario inicial

Una vez que los contenedores estén activos, abrí tu navegador en http://localhost:3100. La primera vez que entres, verás una pantalla para crear un usuario y contraseña.

Ese primer usuario se convertirá en el administrador del sistema.

10. Modo desarrollo (opcional)

Para desarrolladores o pruebas locales:

bun run dev:full

O bien por separado:

# Aplicación principal
bun run dev

# Servidor realtime
cd apps/sim
bun run dev:sockets

11. Usar modelos locales con Ollama (opcional)

Permite usar modelos sin depender de APIs externas:

GPU:

docker compose -f docker-compose.ollama.yml --profile setup up -d

CPU:

docker compose -f docker-compose.ollama.yml --profile cpu --profile setup up -d

Para añadir más modelos:

docker compose -f docker-compose.ollama.yml exec ollama ollama pull llama3.1:8b

12. Comandos útiles

• Ver logs:

  docker compose -f docker-compose.prod.yml logs -f

• Reconstruir contenedores:

  docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d --build

• Apagar todo:

  docker compose -f docker-compose.prod.yml down

13. Errores comunes

El puerto 3000 o 5432 está en uso

Modificá los puertos del compose antes de iniciar (por ejemplo, 3100 y 5433).

Error de conexión a PostgreSQL

Verificá la variable DATABASE_URL y que el contenedor de la base esté activo.

pgvector faltante

Usá la imagen pgvector/pgvector:pg17 como en el ejemplo anterior, o instalá la extensión manualmente.

Notas finales

Este método usa exclusivamente Docker, sin dependencias externas. Es ideal para entornos de prueba o despliegue rápido.

Si preferís instalar manualmente, necesitás bun, PostgreSQL con pgvector y ejecutar las migraciones con Drizzle.