Refactor: streamline core service and clean workspace
This commit is contained in:
renato97
5
.gitignore
vendored
5
.gitignore
vendored
@@ -20,10 +20,6 @@ resumenes_docx/**/*.md
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resumenes/**/*.md
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resumenes/**/*.md
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resumenes/**/*.docx
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resumenes/**/*.docx
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# Ollama data
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ollama_data/
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ollama_data/models/blobs/
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# Node.js
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# Node.js
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.npm/
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.npm/
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@@ -51,7 +47,6 @@ cbc-main.pid
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.gemini/
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.gemini/
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.ssh/
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.ssh/
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.sudo_as_admin_successful
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.sudo_as_admin_successful
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resumenes/
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# IDE and editor files
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# IDE and editor files
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.vscode/
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.vscode/
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240
ARQUITECTURA.md
240
ARQUITECTURA.md
@@ -1,240 +0,0 @@
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# 🏗️ Arquitectura del Sistema Integrado
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## 📊 Diagrama General
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ SISTEMA COMPLETO │
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│ │
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│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
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│ │ SERVICIO │ │ DASHBOARD │ │
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│ │ PRINCIPAL │◄────── Comparte ───────►│ WEB │ │
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│ │ (main.py) │ contexto │ (dashboard) │ │
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│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │
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│ │ │ │
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│ │ Polling cada 5s │ API REST │
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│ ▼ ▼ │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ PROCESAMIENTO AUTOMÁTICO │ │
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│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
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│ │ │ AUDIO │ │ PDF │ │ TXT │ │ WEBDAV │ │ │
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│ │ │Whisper+IA│ │ OCR+IA │ │ IA │ │ Sync │ │ │
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│ │ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │ │
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│ └──────┼─────────────┼─────────────┼────────────┼─────────┘ │
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│ │ │ │ │ │
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│ └─────────────┴─────────────┴────────────┘ │
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│ │ │
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│ ▼ │
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│ ┌────────────────┐ │
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│ │ NEXTCLOUD │ │
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│ │ (WebDAV) │ │
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│ └────────────────┘ │
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│ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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## 🔄 Flujo de Datos
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### 1. Servicio Principal (main.py)
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Inicio → start_dashboard() → main() [Bucle infinito]
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↓ ↓ ↓
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Dashboard Hilo separado Polling 5s
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Web (5000) (daemon) ↓
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Check Archivos
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↓
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Procesar
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↓
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Subir a Nextcloud
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```
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### 2. Dashboard Web (dashboard.py)
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```
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HTTP Request → Flask App → API Endpoints
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↓ ↓ ↓
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localhost:5000 Routing file_manager
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↓ ↓ ↓
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Browser Python Code Operar archivos
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```
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## 📡 Comunicación entre Componentes
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### Imports Compartidos
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```python
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# main.py importa del dashboard
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import dashboard
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dashboard.app.run() # En hilo separado
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# dashboard.py importa de main
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from main import (
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AUDIO_EXTENSIONS,
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LOCAL_DOWNLOADS_PATH,
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load_processed_files,
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process_audio_file
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)
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```
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### Estado Compartido
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- ✅ Variables de configuración
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- ✅ Funciones de procesamiento
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- ✅ Registro de archivos procesados
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- ✅ Conexión WebDAV a Nextcloud
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## 🎯 Modos de Ejecución
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### Modo 1: Servicio Completo
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```bash
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python3 main.py
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```
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```
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┌─────────────────────────────────────┐
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│ THREAD PRINCIPAL │
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│ ┌──────────────────────────────┐ │
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│ │ main() - Bucle principal │ │
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│ │ - Polling Nextcloud │ │
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│ │ - Procesar archivos │ │
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│ └──────────────────────────────┘ │
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└─────────────────────────────────────┘
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│
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│ threading.Thread
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▼
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┌─────────────────────────────────────┐
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│ DASHBOARD THREAD (daemon) │
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│ ┌──────────────────────────────┐ │
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│ │ Flask Web Server │ │
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│ │ - Puerto 5000 │ │
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│ │ - API REST │ │
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│ │ - Interfaz web │ │
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│ └──────────────────────────────┘ │
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└─────────────────────────────────────┘
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```
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### Modo 2: Solo Dashboard
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```bash
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python3 main.py dashboard-only
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```
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```
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┌─────────────────────────────────────┐
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||||||
│ MAIN THREAD │
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│ ┌──────────────────────────────┐ │
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│ │ Flask Web Server ONLY │ │
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│ │ - Puerto 5000 │ │
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│ │ - Sin bucle principal │ │
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│ └──────────────────────────────┘ │
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└─────────────────────────────────────┘
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```
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## 🗂️ Estructura de Archivos
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/home/ren/cbc/
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├── main.py # Servicio principal + integra dashboard
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├── dashboard.py # Aplicación Flask independiente
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├── test_dashboard.py # Script de pruebas
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├── templates/
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│ └── index.html # Interfaz web del dashboard
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├── downloads/ # Archivos temporales locales
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├── processed_files.txt # Registro de procesados
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├── QUICKSTART.md # Guía de inicio rápido
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├── DASHBOARD_INSTRUCTIONS.md # Manual detallado
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└── ARQUITECTURA.md # Este archivo
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## 🔌 API Endpoints del Dashboard
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| Método | Endpoint | Función |
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|--------|----------|---------|
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| GET | `/` | Página principal |
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| GET | `/api/files` | Obtener lista de archivos |
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| POST | `/api/reprocess` | Reprocesar archivo |
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| POST | `/api/mark-unprocessed` | Marcar como no procesado |
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| GET | `/api/refresh` | Refrescar lista |
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| GET | `/health` | Health check |
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| GET | `/downloads/<archivo>` | Descargar archivo |
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## 🚀 Proceso de Inicio
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1. Usuario ejecuta: python3 main.py
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│
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├─► main.py inicia
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│ │
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│ ├─► acquire_lock() [Evitar múltiples instancias]
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│ │
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│ ├─► start_dashboard() [INICIA DASHBOARD]
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│ │ │
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│ │ ├─► import dashboard
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│ │ │
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│ │ ├─► threading.Thread(target=run_dashboard)
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│ │ │
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||||||
│ │ ├─► dashboard_thread.start()
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│ │ │
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||||||
│ │ └─► ✅ Dashboard en http://localhost:5000
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│ │
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||||||
│ ├─► time.sleep(2) [Pausa para dashboard]
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│ │
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||||||
│ └─► main() [INICIA BUCLE PRINCIPAL]
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│ │
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│ └─► while True:
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│ │
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│ ├─► Polling Nextcloud
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│ ├─► Verificar archivos nuevos
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│ ├─► Procesar automáticamente
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│ └─► sleep(5) [esperar 5s]
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│
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└─► Servicio corriendo indefinidamente
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│
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├─► Dashboard accesible
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└─► Procesamiento activo
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## 🔐 Características de Seguridad
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1. **Threading Daemon**
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- Dashboard se cierra automáticamente con main.py
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- No impide el cierre del programa
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2. **Lock File**
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- Evita múltiples instancias de main.py
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- Protección automática via `fcntl`
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3. **Error Handling**
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- Dashboard puede fallar sin afectar main
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- Logging detallado de errores
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4. **CORS Enabled**
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- Flask-CORS configurado
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- Acceso desde cualquier origen
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## 💡 Ventajas de la Integración
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### ✅ Beneficios
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- **Un solo comando** para todo
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- **Contexto compartido** (config, funciones)
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- **Cierre automático** (hilo daemon)
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- **Logs unificados** (consola única)
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- **Sin dependencias externas** (todo en main.py)
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### ⚡ Rendimiento
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- **Dashboard**: ~5-10MB RAM
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- **Main**: Variable según procesamiento
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- **Comunicación**: Directa (mismo proceso)
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- **Latencia**: Mínima (sin red)
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### 🛠️ Mantenimiento
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- **Código unificado** en main.py
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- **Menos archivos** de configuración
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- **Debugging simplificado** (una sola consola)
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- **Actualización fácil** (un solo archivo)
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## 🎉 Resumen
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El sistema está **completamente integrado**:
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- ✅ Un solo comando: `python3 main.py`
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- ✅ Dashboard automático en puerto 5000
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- ✅ Servicio principal procesando 24/7
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- ✅ Interfaz web moderna y responsive
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- ✅ API REST completa
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- ✅ Gestión de archivos en tiempo real
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**¡Simplemente ejecuta `python3 main.py` y visita http://localhost:5000!** 🚀
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@@ -1,206 +0,0 @@
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# 🎛️ Dashboard Integrado - Instrucciones de Uso
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## 🚀 Inicio Rápido
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### Ejecutar servicio completo con dashboard
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```bash
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python3 main.py
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```
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**¡Listo!** Tendrás:
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- ✅ Servicio principal procesando archivos automáticamente
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- ✅ Dashboard web accesible en **http://localhost:5000**
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## 📊 ¿Qué es el Dashboard?
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El dashboard es una **interfaz web moderna** que te permite:
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### 🔍 Monitoreo
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- Ver todos los archivos de audio en tiempo real
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- Filtrar por origen (Local/WebDAV)
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- Buscar archivos por nombre
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||||||
- Ver estadísticas: total, procesados, pendientes
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### ⚡ Control
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- **Reprocesar archivos** con un solo click
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- **Resetear archivos** para forzar reprocesamiento
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- **Descargar resultados** en múltiples formatos
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### 📁 Gestión de Archivos
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Ver formatos disponibles para cada archivo:
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- 📝 TXT (transcripción)
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- 📋 MD (Markdown)
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- 📄 DOCX (documento editable)
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- 📑 PDF (documento PDF)
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## 🌐 Uso del Dashboard
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### 1. Acceder
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Abre tu navegador en: **http://localhost:5000**
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### 2. Ver Archivos
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La página principal muestra:
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- **Header**: Título del dashboard
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- **Estadísticas**: Cards con total, procesados, pendientes
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||||||
- **Controles**: Botones para refrescar y reprocesar
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||||||
- **Lista**: Grid de archivos con información
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||||||
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### 3. Filtrar
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|
||||||
Usa los filtros en la parte superior:
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||||||
- ☑️ **Local**: Mostrar archivos de la carpeta downloads
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||||||
- ☑️ **WebDAV**: Mostrar archivos de Nextcloud
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||||||
- 🔍 **Búsqueda**: Escribir para filtrar por nombre
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||||||
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||||||
### 4. Acciones por Archivo
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||||||
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||||||
#### Para archivos **Pendientes**:
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||||||
1. Click en botón **🚀 Procesar**
|
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||||||
2. Confirmar si hay archivos existentes
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||||||
3. El archivo se encola para procesamiento
|
|
||||||
4. El estado se actualiza automáticamente
|
|
||||||
|
|
||||||
#### Para archivos **Procesados**:
|
|
||||||
1. Click en botón **🔄 Resetear**
|
|
||||||
2. Confirmar la acción
|
|
||||||
3. El archivo se marca como no procesado
|
|
||||||
4. Podrás reprocesarlo cuando quieras
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|
||||||
|
|
||||||
### 5. Descargar Resultados
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|
||||||
Si un archivo tiene formatos disponibles, verás enlaces:
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||||||
- 📝 TXT, 📋 MD, 📄 DOCX, 📑 PDF
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|
||||||
- Click directo para descargar
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||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
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||||||
## 🔧 Comandos Alternativos
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||||||
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||||||
### Solo Dashboard (sin servicio principal)
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```bash
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python3 main.py dashboard-only
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```
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||||||
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### Otros comandos disponibles
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```bash
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# Servicio completo
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python3 main.py
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||||||
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||||||
# Procesar audio individual
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python3 main.py whisper audio.mp3 salida.txt
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||||||
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||||||
# Procesar PDF individual
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python3 main.py pdf documento.pdf editable.docx
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# Convertir texto a resumen
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python3 main.py txt2docx texto.txt resumen.docx
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||||||
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# Generar quiz
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python3 main.py quiz "texto del quiz" quiz.docx
|
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```
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||||||
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||||||
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## 📱 Interfaz Responsive
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||||||
El dashboard funciona en:
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- 💻 **Desktop**: Interfaz completa con todas las funciones
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- 📱 **Móvil**: Adaptado para pantallas pequeñas
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||||||
- 📲 **Tablet**: Experiencia optimizada para tablets
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||||||
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||||||
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||||||
## 🎨 Características de la UI
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- **Diseño moderno**: Gradientes y efectos glassmorphism
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- **Animaciones suaves**: Transiciones y hover effects
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- **Feedback visual**: Estados de carga y confirmación
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||||||
- **Tema oscuro**: Colores elegantes y profesionales
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||||||
- **Iconos**: Emojis para mejor identificación visual
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## ⚙️ API Endpoints
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El dashboard expone una API REST:
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- `GET /api/files` - Obtener lista de archivos
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- `POST /api/reprocess` - Reprocesar archivo
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- `POST /api/mark-unprocessed` - Marcar como no procesado
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||||||
- `GET /api/refresh` - Refrescar lista
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- `GET /health` - Health check
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||||||
- `GET /downloads/<archivo>` - Descargar archivo
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||||||
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## 🚨 Notas Importantes
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### Logs
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Los logs del dashboard aparecen en la consola donde ejecutaste `main.py`
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||||||
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### Errores Comunes
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1. **Puerto 5000 en uso**
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||||||
- Solución: Cambiar puerto en `dashboard.py` o terminar proceso anterior
|
|
||||||
|
|
||||||
2. **No aparecen archivos**
|
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||||||
- Verificar conexión a Nextcloud
|
|
||||||
- Revisar variables de entorno NEXTCLOUD_*
|
|
||||||
- Comprobar que hay archivos en la carpeta Audios
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|
||||||
|
|
||||||
3. **Error al procesar**
|
|
||||||
- Revisar logs en la consola
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|
||||||
- Verificar dependencias (Flask, etc.)
|
|
||||||
- Comprobar espacio en disco
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||||||
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### Rendimiento
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- El dashboard se ejecuta en **hilo separado**
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||||||
- **No bloquea** el procesamiento principal
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||||||
- Se inicia **automáticamente** con main.py
|
|
||||||
- **Cierre seguro** al terminar main.py
|
|
||||||
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|
||||||
---
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|
||||||
|
|
||||||
## 🎯 Casos de Uso
|
|
||||||
|
|
||||||
### 📚 Estudio Personal
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|
||||||
1. Sube audios de clases a Nextcloud
|
|
||||||
2. El sistema los procesa automáticamente
|
|
||||||
3. Usa el dashboard para descargar resúmenes
|
|
||||||
4. Estudia con los documentos DOCX generados
|
|
||||||
|
|
||||||
### 🏢 Oficina
|
|
||||||
1. Configura Nextcloud empresarial
|
|
||||||
2. Comparte carpeta Audios con el equipo
|
|
||||||
3. Todos pueden subir archivos para procesar
|
|
||||||
4. Gestiona todo desde el dashboard web
|
|
||||||
|
|
||||||
### 🔄 Reprocesamiento
|
|
||||||
1. Un archivo falló al procesarse
|
|
||||||
2. Usa el dashboard para resetearlo
|
|
||||||
3. Reprocesa con un click
|
|
||||||
4. Descarga el resultado actualizado
|
|
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## 🎉 ¡Disfruta!
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**Simplemente ejecuta:**
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```bash
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python3 main.py
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```
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**Y visita:** http://localhost:5000
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### ¿Necesitas Ayuda?
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1. Revisa los logs en la consola
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2. Verifica que Flask esté instalado: `pip3 install flask flask-cors`
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3. Comprueba que el puerto 5000 esté libre
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4. Asegúrate de tener conexión a Internet para APIs de IA
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**¡El dashboard está listo para usar!** 🚀
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29
Dockerfile
29
Dockerfile
@@ -4,8 +4,18 @@ FROM nvidia/cuda:12.1.1-runtime-ubuntu22.04
|
|||||||
# Evitar que los cuadros de diálogo de apt se bloqueen
|
# Evitar que los cuadros de diálogo de apt se bloqueen
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||||||
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
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ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
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||||||
# Instalar Python, pip, ffmpeg, Node.js y otras dependencias del sistema
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# Instalar Python, pip y dependencias del sistema
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RUN apt-get update && apt-get install -y python3.10 python3-pip ffmpeg poppler-utils tesseract-ocr tesseract-ocr-spa curl && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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RUN apt-get update && apt-get install -y \
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python3.10 \
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python3-pip \
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ffmpeg \
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poppler-utils \
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tesseract-ocr \
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tesseract-ocr-spa \
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curl \
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libgl1 \
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libglib2.0-0 \
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||||||
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&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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# Instalar Node.js 20 usando NodeSource repository
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# Instalar Node.js 20 usando NodeSource repository
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||||||
RUN curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | bash - && \
|
RUN curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | bash - && \
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||||||
@@ -18,17 +28,12 @@ RUN ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python
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|||||||
# Establecer el directorio de trabajo
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# Establecer el directorio de trabajo
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WORKDIR /app
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WORKDIR /app
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# Copiar el archivo de requerimientos e instalar PyTorch con soporte para CUDA
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# Copiar requerimientos e instalar dependencias de Python
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COPY requirements.txt .
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COPY requirements.txt .
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RUN python3 -m pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \
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||||||
# Instalar PyTorch y las dependencias de audio/visión compatibles con CUDA 12.1
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python3 -m pip install --no-cache-dir \
|
||||||
RUN python3 -m pip install --no-cache-dir --upgrade pip
|
torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 && \
|
||||||
RUN python3 -m pip install --no-cache-dir torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
|
python3 -m pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
|
||||||
|
|
||||||
# Instalar el resto de las dependencias
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||||||
RUN python3 -m pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
|
|
||||||
RUN apt-get update && apt-get install -y tesseract-ocr tesseract-ocr-spa libgl1 libglib2.0-0
|
|
||||||
RUN python3 -m pip install --no-cache-dir easyocr pytesseract opencv-python-headless pdf2image transformers
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|
||||||
|
|
||||||
# Instalar Claude CLI
|
# Instalar Claude CLI
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||||||
RUN npm install -g @anthropic-ai/claude-code
|
RUN npm install -g @anthropic-ai/claude-code
|
||||||
|
|||||||
@@ -1,32 +0,0 @@
|
|||||||
FROM python:3.11-slim
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||||||
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||||||
# Establecer directorio de trabajo
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||||||
WORKDIR /app
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||||||
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# Instalar dependencias del sistema
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||||||
RUN apt-get update && apt-get install -y \
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gcc \
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||||||
g++ \
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||||||
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
|
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||||||
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||||||
# Copiar requirements y dependencias de Python
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||||||
COPY requirements.txt requirements-dashboard.txt ./
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||||||
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# Instalar dependencias de Python
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||||||
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements-dashboard.txt
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||||||
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||||||
# Copiar archivos de la aplicación
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COPY main.py dashboard.py ./
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COPY templates/ ./templates/
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# Crear directorios necesarios
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RUN mkdir -p downloads resumenes_docx
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# Establecer permisos
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RUN chmod +x dashboard.py
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# Exponer puerto
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EXPOSE 5000
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# Comando para ejecutar el dashboard
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CMD ["python", "dashboard.py"]
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@@ -1,88 +0,0 @@
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# 🚀 Quick Start - Dashboard Integrado
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## ✅ Estado Actual
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- ✅ Flask instalado y configurado
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- ✅ Dashboard funcionando correctamente
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- ✅ 210 archivos procesados detectados
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- ✅ Todas las pruebas pasaron
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## 🎯 Uso Inmediato
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### Opción 1: Servicio Completo (Recomendado)
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```bash
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python3 main.py
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```
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**Resultado:**
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- ✅ Servicio principal procesando archivos automáticamente
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- ✅ Dashboard web disponible en http://localhost:5000
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### Opción 2: Solo Dashboard
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```bash
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python3 main.py dashboard-only
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```
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### Opción 3: Probar Dashboard
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```bash
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python3 test_dashboard.py
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```
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## 📊 Dashboard Web
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**URL:** http://localhost:5000
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**Funciones:**
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- 🔍 Ver archivos de audio en tiempo real
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- 🔎 Filtrar por origen (Local/WebDAV)
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- 🚀 Reprocesar archivos con 1 click
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- 🔄 Resetear archivos procesados
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- 📥 Descargar resultados (TXT, MD, DOCX, PDF)
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||||||
- 📱 Interfaz responsive (móvil/tablet/desktop)
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## 📁 Ubicaciones Importantes
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- **Servicio Principal:** `/home/ren/cbc/main.py`
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- **Dashboard:** `/home/ren/cbc/dashboard.py`
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- **Interfaz Web:** `/home/ren/cbc/templates/index.html`
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- **Pruebas:** `/home/ren/cbc/test_dashboard.py`
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- **Instrucciones:** `/home/ren/cbc/DASHBOARD_INSTRUCTIONS.md`
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## 🔧 Comandos Disponibles
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```bash
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# Servicio completo (main + dashboard)
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python3 main.py
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# Solo dashboard
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python3 main.py dashboard-only
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# Transcribir audio
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python3 main.py whisper audio.mp3 salida.txt
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# Procesar PDF
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python3 main.py pdf documento.pdf editable.docx
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# Texto a resumen
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python3 main.py txt2docx texto.txt resumen.docx
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# Generar quiz
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||||||
python3 main.py quiz "texto" quiz.docx
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||||||
# Marcar archivos como procesados
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python3 main.py seed-processed
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```
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## 📞 Soporte
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Si algo no funciona:
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1. Ejecutar: `python3 test_dashboard.py`
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2. Verificar logs en consola
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||||||
3. Revisar: `/home/ren/cbc/DASHBOARD_INSTRUCTIONS.md`
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## 🎉 ¡Listo para Usar!
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**Simplemente ejecuta:**
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```bash
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python3 main.py
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```
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||||||
|
|
||||||
**Y visita:** http://localhost:5000
|
|
||||||
275
README.md
275
README.md
@@ -1,194 +1,129 @@
|
|||||||
# Nextcloud AI Service v8 Final
|
# Nextcloud AI Service v8
|
||||||
|
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||||||
Sistema completo de procesamiento de audio, PDF y generación de resúmenes colaborativos mediante 3 modelos de IA.
|
Servicio unificado que escucha automáticamente tu Nextcloud, descarga audios y PDFs, los procesa con Whisper + 3 modelos de IA y publica resúmenes enriquecidos junto con un dashboard en tiempo real.
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||||||
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## 🚀 Características Principales
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```
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||||||
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┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
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### 🤖 Sistema Unificado de 3 IAs
|
│ Nextcloud │───▶│ Whisper │───▶│ Claude (Z.ai)│───▶│ Gemini (CLI │
|
||||||
- **GPT-OSS-120B**: Extracción de puntos clave mediante DeepInfra API
|
│ Audios/PDFs │ │ Transcribe │ │ Bullet + │ │ + API) │
|
||||||
- **Claude CLI**: Desarrollo de resúmenes integrales mediante Z.ai API
|
└─────────────┘ └─────────────┘ │ Resumenes │ │ Formato final │
|
||||||
- **Gemini CLI**: Formato y estilo final mediante CLI de Google
|
└──────┬───────┘ └──────┬───────┘
|
||||||
|
│ │
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||||||
### 📁 Procesamiento de Archivos
|
▼ ▼
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||||||
- **Audio**: Transcripción con Whisper y generación de resúmenes
|
Markdown / DOCX / PDF Dashboard
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||||||
- **PDF**: OCR avanzado y conversión a documentos editables
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||||||
- **Documentos**: Generación de resúmenes automáticos
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- **Sincronización**: Integración completa con Nextcloud via WebDAV
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### 🎯 Características Técnicas
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- **Docker Multi-etapa**: Optimizado para producción
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- **GPU CUDA 12.1**: Aceleración por hardware NVIDIA
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- **CLI Tools**: Claude CLI y Gemini CLI para máxima compatibilidad
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- **Unificación**: Sistema colaborativo que genera un único documento final
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## 🛠️ Instalación
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### Requisitos
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- Docker y Docker Compose
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- NVIDIA GPU con drivers CUDA 12.1+
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- 16GB+ RAM recomendado
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- 20GB+ espacio en disco
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### Configuración
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||||||
1. **Clonar el repositorio**
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```bash
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git clone https://gitea.cbcren.online/ren/nextcloud-ai-v8-final.git
|
|
||||||
cd nextcloud-ai-v8-final
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||||||
```
|
```
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||||||
|
|
||||||
2. **Configurar variables de entorno**
|
## Principales capacidades
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```bash
|
- **Pipeline único**: descarga desde Nextcloud vía WebDAV, transcribe con Whisper, resume con Claude + Gemini y clasifica automáticamente.
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||||||
cp .env.example .env
|
- **Dashboard integrado**: panel Flask (http://localhost:5000) para ver archivos, reprocesar o limpiar estados con un click.
|
||||||
# Editar .env con tus credenciales
|
- **Diseño GPU-first**: Docker + CUDA 12.1 con PyTorch optimizado; limpieza agresiva de VRAM cuando los modelos están ociosos.
|
||||||
|
- **Alertas opcionales**: soporte Telegram y WebDAV retries para operaciones largas.
|
||||||
|
- **Código limpio**: sin Ollama ni servicios secundarios; sólo lo esencial para escalar y mantener.
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||||||
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|
## Estructura mínima
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```
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cbc/
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||||||
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├─ Dockerfile
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├─ docker-compose.yml
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||||||
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├─ main.py # Servicio principal + loop de monitoreo
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||||||
|
├─ dashboard.py # Flask dashboard reutilizando la lógica de main.py
|
||||||
|
├─ templates/index.html # UI del dashboard
|
||||||
|
├─ requirements.txt
|
||||||
|
└─ README.md
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
3. **Iniciar servicios**
|
## Requisitos
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||||||
|
- NVIDIA GPU con drivers CUDA 12.1+ y `nvidia-container-toolkit` si usas Docker.
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||||||
|
- Python 3.10+ (el Dockerfile usa 3.10) y Node.js ≥ 20 para las CLI externas.
|
||||||
|
- Claves activas para:
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||||||
|
- **Z.ai (Claude CLI)** → `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` y `ANTHROPIC_BASE_URL`.
|
||||||
|
- **Google Gemini** (CLI o API) → `GEMINI_API_KEY`.
|
||||||
|
- **DeepInfra GPT-OSS-120B** → `DEEPINFRA_API_KEY`.
|
||||||
|
- Servidor Nextcloud accesible por WebDAV (usuario, contraseña y URL remota).
|
||||||
|
|
||||||
|
### Instalación de las CLIs externas
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||||||
```bash
|
```bash
|
||||||
docker-compose up -d
|
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
|
||||||
|
npm install -g @google/gemini-cli
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
Recuerda exportar las mismas variables de entorno (`ANTHROPIC_*`, `GEMINI_API_KEY`) para que las CLIs compartan credenciales con el servicio.
|
||||||
|
|
||||||
## ⚙️ Configuración de Variables de Entorno
|
## Configuración
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||||||
|
1. Copia el ejemplo `.env` (no versionado) y completa:
|
||||||
### Nextcloud
|
|
||||||
```env
|
```env
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||||||
NEXTCLOUD_URL=https://tu-nextcloud.com
|
NEXTCLOUD_URL=http://tu-servidor:8080/remote.php/webdav
|
||||||
NEXTCLOUD_USER=tu_usuario
|
NEXTCLOUD_USER=...
|
||||||
NEXTCLOUD_PASS=tu_contraseña
|
NEXTCLOUD_PASS=...
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
### APIs de IA
|
GEMINI_API_KEY=...
|
||||||
```env
|
DEEPINFRA_API_KEY=...
|
||||||
GEMINI_API_KEY=tu_gemini_key
|
|
||||||
DEEPINFRA_API_KEY=tu_deepinfra_key
|
|
||||||
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.z.ai/api/anthropic
|
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.z.ai/api/anthropic
|
||||||
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=tu_z_ai_token
|
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=...
|
||||||
|
|
||||||
|
TELEGRAM_TOKEN=... (opcional)
|
||||||
|
TELEGRAM_CHAT_ID=... (opcional)
|
||||||
```
|
```
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||||||
|
2. Crea los directorios utilizados por los volúmenes (si no existen):
|
||||||
### Notificaciones (Opcional)
|
|
||||||
```env
|
|
||||||
TELEGRAM_TOKEN=tu_bot_token
|
|
||||||
TELEGRAM_CHAT_ID=tu_chat_id
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
## 📊 Arquitectura del Sistema
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||||||
|
|
||||||
```
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|
||||||
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
|
|
||||||
│ GPT-OSS-120B │───▶│ Claude CLI │───▶│ Gemini CLI │
|
|
||||||
│ (DeepInfra) │ │ (Z.ai) │ │ (Google) │
|
|
||||||
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
|
|
||||||
│ │ │
|
|
||||||
▼ ▼ ▼
|
|
||||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
|
||||||
│ Sistema Unificado │
|
|
||||||
│ (Documento Final Único) │
|
|
||||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
|
||||||
│
|
|
||||||
▼
|
|
||||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
|
||||||
│ Nextcloud Service │
|
|
||||||
│ (Sincronización WebDAV) │
|
|
||||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
## 🔧 Uso
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||||||
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||||||
### Procesamiento Automático
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||||||
1. Sube archivos de audio a la carpeta `Audios` en Nextcloud
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|
||||||
2. El sistema detecta automáticamente y genera resúmenes
|
|
||||||
3. Los documentos finales se guardan en `Documentos`
|
|
||||||
4. Las versiones Markdown se sincronizan con `Notes`
|
|
||||||
|
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||||||
### Monitoreo
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- **Logs**: `docker-compose logs -f app`
|
|
||||||
- **Estado**: `docker-compose ps`
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||||||
- **Telegram**: Notificaciones automáticas (si está configurado)
|
|
||||||
|
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||||||
## 🎨 Salida del Sistema
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||||||
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||||||
El sistema genera documentos unificados con:
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||||||
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||||||
1. **Puntos Clave**: Extraídos por GPT-OSS-120B
|
|
||||||
2. **Resumen Integral**: Desarrollado por Claude CLI (500+ palabras)
|
|
||||||
3. **Quiz de Evaluación**: 10 preguntas de opción múltiple
|
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||||||
4. **Metadatos**: Información del proceso colaborativo
|
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||||||
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||||||
## 🐳 Docker
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||||||
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||||||
### Estructura de Contenedores
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- **app**: Servicio principal con soporte GPU
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||||||
- **ollama**: Servidor Ollama para modelos locales
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||||||
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|
||||||
### Personalización
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||||||
```bash
|
```bash
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||||||
# Reconstruir contenedores
|
mkdir -p downloads resumenes_docx
|
||||||
docker-compose build
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|
||||||
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|
||||||
# Reiniciar servicios
|
|
||||||
docker-compose restart
|
|
||||||
|
|
||||||
# Ver logs en tiempo real
|
|
||||||
docker-compose logs -f app
|
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
## 🚨 Troubleshooting
|
## Ejecución local (sin Docker)
|
||||||
|
```bash
|
||||||
|
python3 -m venv .venv
|
||||||
|
source .venv/bin/activate
|
||||||
|
pip install --upgrade pip
|
||||||
|
pip install -r requirements.txt
|
||||||
|
python3 main.py
|
||||||
|
```
|
||||||
|
- El dashboard se expone en `http://localhost:5000`.
|
||||||
|
- Los registros viven en `logs/service.log`.
|
||||||
|
|
||||||
### Problemas Comunes
|
## Ejecución con Docker
|
||||||
|
```bash
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||||||
|
docker compose up -d --build
|
||||||
|
docker compose logs -f app
|
||||||
|
```
|
||||||
|
El único servicio (`nextcloud_ai_app`) ya expone el dashboard y comparte `downloads/` y `resumenes_docx/` como volúmenes.
|
||||||
|
|
||||||
1. **Error de permisos Claude CLI**
|
## Flujo del pipeline
|
||||||
- Solución: `CLAUDE_DANGEROUSLY_SKIP_PERMISSIONS=1` en docker-compose.yml
|
1. **Monitoreo**: cada `POLL_INTERVAL` segundos se listan nuevas entradas en Nextcloud (`Audios`, `Pdf`, `Textos`...).
|
||||||
|
2. **Descarga y preproceso**: los archivos se guardan en `downloads/` con normalización y sanitización de nombres.
|
||||||
|
3. **Transcripción (Whisper)**: modelo `medium` optimizado para español (soporte GPU).
|
||||||
|
4. **Resúmenes colaborativos**:
|
||||||
|
- Claude CLI genera bullet points por lotes y resumen integral.
|
||||||
|
- Gemini CLI/API aplica formato final y estilo consistente.
|
||||||
|
5. **Clasificación y renombrado**: se detectan temáticas (Historia, Contabilidad, Gobierno, Otras Clases) + topics para nombrar archivos inteligentemente.
|
||||||
|
6. **Entrega**: se generan `.md`, `.docx`, `.pdf` y se suben de nuevo a Nextcloud.
|
||||||
|
7. **Dashboard**: refleja estado (procesados/pendientes), permite reprocesar o resetear registros, y sirve descargas locales.
|
||||||
|
|
||||||
2. **Timeout en procesamiento**
|
## Dashboard en detalle
|
||||||
- Aumentar `MODEL_TIMEOUT_SECONDS` en .env
|
- **Vista general**: tarjetas con totales, filtros por origen (local/WebDAV) y buscador instantáneo.
|
||||||
|
- **Acciones rápidas**:
|
||||||
|
- `Procesar`: envía el archivo nuevamente al pipeline.
|
||||||
|
- `Resetear`: elimina la marca de procesado para forzar un reprocesamiento automático.
|
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- `Descargar`: enlaces directos a TXT/MD/DOCX/PDF disponibles.
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- **API**:
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- `GET /api/files` → listado.
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- `POST /api/reprocess` → reprocesa.
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- `POST /api/mark-unprocessed` → limpia estado.
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- `GET /api/refresh` → sincroniza.
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- `GET /health` → healthcheck.
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3. **Problemas de GPU**
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## Buenas prácticas operativas
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- Verificar drivers NVIDIA y CUDA 12.1+
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- **CUDA libre**: el servicio libera VRAM si los modelos quedan ociosos; revisa el log para ver las limpiezas agresivas.
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- Comprobar `nvidia-smi`
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-.**Telegram**: usa `ERROR_THROTTLE_SECONDS` para evitar spam en errores repetidos.
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- **Respaldo**: `processed_files.txt` guarda el historial de todo lo procesado; respáldalo si cambias de servidor.
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- **Extensibilidad**: si necesitas nuevos formatos o pasos, agrega funciones en `main.py` reutilizando `ThreadPoolExecutor` y los helpers existentes.
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4. **Error de APIs**
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## Troubleshooting rápido
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- Verificar keys y endpoints en .env
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| Problema | Fix |
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- Comprobar límites de las APIs
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| Claude o Gemini devuelven error de permisos | Exporta `CLAUDE_DANGEROUSLY_SKIP_PERMISSIONS=1` (ya se envía al contenedor). |
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## 📈 Métricas y Optimización
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| No aparecen archivos en el dashboard | Verifica credenciales Nextcloud y `logs/service.log`. |
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| Tiempo de espera alto en WebDAV | Ajusta `HTTP_TIMEOUT` y `WEBDAV_MAX_RETRIES` en `.env`. |
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### Rendimiento
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| GPU ocupada constantemente | Reduce `MODEL_TIMEOUT_SECONDS` o baja el tamaño del modelo Whisper. |
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- **Tiempo de procesamiento**: ~2-5 minutos por audio de 5min
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- **Uso de VRAM**: ~8-12GB con modelos GPU
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- **Calidad de resúmenes**: Formato académico con análisis profundo
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### Optimización
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- **VRAM Management**: Limpieza automática cada 5 minutos
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- **Error Handling**: Reintentos automáticos con backoff exponencial
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- **Timeout Configurable**: Adaptarse a diferentes cargas de trabajo
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## 🔐 Seguridad
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- **API Keys**: Almacenadas como variables de entorno
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- **WebDAV**: Autenticación básica con HTTPS
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- **CLI Tools**: Configuración segura sin permisos de root
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- **Redes**: Aislamiento de contenedores Docker
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## 🤝 Contribuciones
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1. Fork del repositorio
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2. Crear rama feature
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3. Commit con cambios descriptivos
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4. Pull Request para revisión
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## 📄 Licencia
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MIT License - Ver archivo LICENSE para detalles
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## 📞 Soporte
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Para problemas o preguntas:
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- Crear issue en el repositorio
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- Revisar logs del sistema
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- Verificar documentación de variables de entorno
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**Versión**: 8.0 Final
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La meta de esta versión es mantener el proyecto ágil y escalable: menos archivos, menos servicios y una sola fuente de verdad. Si necesitas habilitar nuevas integraciones (por ejemplo, más modelos o destinos), añade módulos dedicados dentro de `main.py` o expórtalos a un paquete propio manteniendo este núcleo ligero. ¡Felices resúmenes! 💡
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**Última Actualización**: Septiembre 2024
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**Estado**: Producción estable
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@@ -1,285 +0,0 @@
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# 🤖 CBC Nextcloud AI Service - Documentación para Asistentes IA
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## 📋 Resumen Ejecutivo
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Este es un sistema automatizado de procesamiento de contenido académico que utiliza inteligencia artificial para transcribir audios, procesar PDFs y generar resúmenes colaborativos mediante la integración de 3 modelos de IA diferentes.
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**Estado Actual**: ✅ ACTIVO y FUNCIONANDO
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- **Servicio**: `cbc-main.service` (systemd)
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- **Proceso Principal**: PID 49696 (única instancia)
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- **GPU**: NVIDIA RTX 3050 (1.5GB/8GB en uso)
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- **Última Actualización**: 2025-09-26
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## 🖥️ Especificaciones del Sistema
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### Hardware
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- **CPU**: AMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor (12 hilos)
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- **RAM**: 15GB DDR4 (9.7GB disponible)
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- **GPU**: NVIDIA GeForce RTX 3050 (8GB VRAM)
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- **Almacenamiento**: 439GB SSD (330GB libre)
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- **Sistema Operativo**: Linux x86_64
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### Software
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- **Python**: 3.10.12
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- **CUDA**: 12.2 (Driver 535.247.01)
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- **Gestor de Servicios**: systemd
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- **Directorio Principal**: `/home/ren/cbc/`
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### Librerías Clave
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- `torch` 2.8.0 (PyTorch con soporte CUDA)
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- `transformers` 4.56.1 (Hugging Face)
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- `whisper` 20240930 (OpenAI)
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- `easyocr` 1.7.2 (OCR)
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- `openai` 1.107.0 (API clientes)
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- `python-docx` 1.2.0 (manipulación Word)
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- `pdf2image` 1.17.0 (procesamiento PDF)
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## 🚀 Funcionalidades Principales
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### 1. Procesamiento de Audio
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- **Formatos Soportados**: MP3, WAV, M4A, OGG
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- **Transcripción**: Whisper (medium) con GPU aceleración
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- **Salida**: Archivos de texto con timestamps
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- **Ubicación**: Carpeta `Audios` en Nextcloud
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### 2. Procesamiento de PDF
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- **OCR Múltiple**: EasyOCR + Tesseract + TrOCR
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- **Procesamiento por Lotes**: 3 páginas por chunk
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- **Corrección IA**: Gemini para limpieza de texto
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- **Salida**: Documentos DOCX editables
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- **Ubicación**: Carpeta `Pdf` en Nextcloud
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### 3. Sistema de Resúmenes Colaborativos
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**3 Modelos de IA trabajando en secuencia**:
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1. **GPT-OSS-120B** (DeepInfra API):
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- Genera bullet points clave
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- Análisis inicial del contenido
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2. **Claude/Zhai** (CLI - API Z.ai):
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- Desarrolla resumen integral
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- 400-500 palabras estructuradas
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3. **Gemini** (CLI - Google):
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- Aplica formato final
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- Optimiza presentación
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### 4. Clasificación Inteligente de Contenido
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El sistema clasifica automáticamente en 4 categorías temáticas:
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- `historia` - Eventos históricos, cronologías
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- `analisis_contable` - Contabilidad, finanzas, balances
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- `instituciones_gobierno` - Política, gobierno, leyes
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- `otras_clases` - Ciencias, tecnología, literatura, etc.
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### 5. Generación de Quizzes
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- **10 preguntas** de opción múltiple por documento
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- **4 opciones** (A, B, C, D) por pregunta
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- **Respuestas incluidas** en documentos separados
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## ⚙️ Configuración Actual
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### Variables de Entorno
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```bash
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CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 # Depuración CUDA síncrona
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PYTHONPATH=/home/ren/cbc # Ruta del proyecto
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HOME=/home/ren # Directorio home
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```
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### Rutas del Sistema
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- **Descargas**: `/app/downloads/`
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- **Resúmenes**: `./downloads/`
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- **Documentos DOCX**: `./resumenes_docx/`
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- **Archivos Procesados**: `/app/processed_files.txt`
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### Límites de Recursos
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- **Memoria RAM**: 8GB máximo
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- **CPU**: 90% de cuota
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- **Archivos Abiertos**: 65536
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- **Reinicio Automático**: Siempre (10 segundos de espera)
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## 📁 Estructura de Archivos Principal
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```
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/home/ren/cbc/
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├── main.py # Servicio principal (72,405 líneas)
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├── .env # Variables de entorno
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├── requirements.txt # Dependencias Python
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├── README_AI_ASSISTANT.md # Este documento
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├── MEGA_HISTORIA_parte*.txt # Historiales académicos
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├── resumen_*.py # Scripts de resumen
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├── procesador_academico.py # Procesamiento especializado
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├── analizador_*.py # Análisis de contenido
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├── config_telegram.txt # Configuración Telegram
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└── txt/ # Directorio de textos
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```
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## 🔧 Gestión del Servicio
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### Comandos Essenciales
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```bash
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# Ver estado del servicio
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sudo systemctl status cbc-main
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# Ver logs en tiempo real
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sudo journalctl -u cbc-main -f
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# Detener servicio
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||||||
sudo systemctl stop cbc-main
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||||||
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# Iniciar servicio
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||||||
sudo systemctl start cbc-main
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||||||
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||||||
# Reiniciar servicio
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||||||
sudo systemctl restart cbc-main
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||||||
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# Ver uso de GPU
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nvidia-smi
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# Ver uso de memoria del sistema
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free -h
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```
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### Monitoreo de Salud
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```bash
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# Verificar proceso único
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ps aux | grep "python3.*main.py" | grep -v grep
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# Verificar memoria GPU
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nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total --format=csv
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# Verificar espacio en disco
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df -h /
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# Verificar actividad de red
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sudo netstat -tlnp | grep :80
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```
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## 🚨 Problemas Comunes y Soluciones
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### Error CUDA: "CUDA-capable device(s) is/are busy or unavailable"
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**Causa**: Múltiples procesos compitiendo por recursos GPU
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**Solución**:
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```bash
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# Verificar procesos múltiples
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||||||
ps aux | grep "python3.*main.py"
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# Si hay múltiples, reiniciar servicio
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|
||||||
sudo systemctl restart cbc-main
|
|
||||||
```
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### Error de Permiso: "Permission denied"
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**Causa**: El servicio no tiene permisos para escribir en `/app/`
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**Solución**:
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||||||
```bash
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# Crear directorios con permisos correctos
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sudo mkdir -p /app/downloads /app/resumenes
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sudo chown -R ren:ren /app/
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```
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### Alto Uso de Memoria GPU
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**Configuración actual optimizada**:
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- `MAX_PAGES_PER_CHUNK = 3` (reducido de 5)
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- `PDF_DPI = 200` (reducido de 300)
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- `batch_size = 1` (procesamiento individual)
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- `_MODEL_TIMEOUT_SECONDS = 300` (liberación rápida)
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## 🔄 Flujo de Trabajo Automático
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### 1. Detección de Archivos
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- Monitorea carpetas Nextcloud cada 5 segundos
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- Verifica archivos no procesados en `processed_files.txt`
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### 2. Procesamiento según Tipo
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**Audio** → Transcripción → Resumen Colaborativo → Clasificación → Subida
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**PDF** → OCR → Corrección IA → Documento Editable → Resumen → Subida
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### 3. Clasificación y Organización
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- Análisis de contenido con Gemini
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- Clasificación en categorías temáticas
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- Renombrado automático con temas extraídos
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- Organización en carpetas específicas
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### 4. Notificaciones
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- Envío de alertas por Telegram
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- Reportes de progreso y errores
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- Confirmación de procesamiento completado
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## 📊 Métricas de Rendimiento
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### Rendimiento Actual
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- **Procesamiento PDF**: ~3-5 minutos por documento (12 páginas)
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- **Transcripción Audio**: ~2-3 minutos por 10 minutos de audio
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- **Generación Resúmenes**: ~1-2 minutos por documento
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- **Uso GPU**: 1.5GB (estable)
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- **Uso CPU**: 44% promedio
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- **Memoria RAM**: 1.1GB utilizada
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### Optimizaciones Aplicadas
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- ✅ Procesamiento único (sin duplicados)
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- ✅ Gestión agresiva de VRAM
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- ✅ Límites de recursos controlados
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- ✅ Reintentos automáticos para errores CUDA
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- ✅ Sistema de clasificación inteligente
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## 🔮 Estado y Próximos Pasos
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### Estado Actual: SISTEMA ESTABLE
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- ✅ Servicio systemd funcionando correctamente
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- ✅ GPU operativa sin errores
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- ✅ Procesamiento de PDF activo
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- ✅ Clasificación automática funcionando
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- ✅ Notificaciones Telegram operativas
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### Posibles Mejoras Futuras
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- Implementar cola de procesamiento para manejar carga pesada
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- Añadir interfaz web para monitoreo
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- Optimizar tiempos de procesamiento con modelos más eficientes
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- Implementar sistema de backup automático
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- Añadir métricas detalladas de rendimiento
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## 📞 Información de Contacto y Soporte
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### Para Emergencias del Sistema
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```bash
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# Reinicio completo del sistema
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sudo systemctl restart cbc-main
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||||||
# Liberación forzada de VRAM
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||||||
sudo pkill -f python3
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||||||
sudo systemctl start cbc-main
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||||||
```
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### Archivos de Log Importantes
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- **Journal Systemd**: `sudo journalctl -u cbc-main`
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- **Log GPU**: `nvidia-smi --query-gpu=timestamp,memory.used --format=csv -l 1`
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- **Log Memoria**: `free -h -s 5`
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### Puntos Críticos del Sistema
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1. **Disponibilidad GPU**: NVIDIA RTX 3050 (8GB)
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2. **Espacio en Disco**: 330GB disponibles
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3. **Conexión Nextcloud**: WebDAV funcional
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4. **API Keys**: Configuradas y operativas
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*Este documento fue generado automáticamente el 2025-09-26 para proporcionar a asistentes IA una comprensión completa del estado y funcionalidad del sistema CBC Nextcloud AI Service.*
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@@ -1,205 +0,0 @@
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|||||||
#!/bin/bash
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||||||
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||||||
set -euo pipefail
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||||||
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||||||
# ========================
|
|
||||||
# Define Constants
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||||||
# ========================
|
|
||||||
SCRIPT_NAME=$(basename "$0")
|
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||||||
NODE_MIN_VERSION=18
|
|
||||||
NODE_INSTALL_VERSION=22
|
|
||||||
NVM_VERSION="v0.40.3"
|
|
||||||
CLAUDE_PACKAGE="@anthropic-ai/claude-code"
|
|
||||||
CONFIG_DIR="$HOME/.claude"
|
|
||||||
CONFIG_FILE="$CONFIG_DIR/settings.json"
|
|
||||||
API_BASE_URL="https://api.z.ai/api/anthropic"
|
|
||||||
API_KEY_URL="https://z.ai/manage-apikey/apikey-list"
|
|
||||||
API_TIMEOUT_MS=3000000
|
|
||||||
|
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||||||
# ========================
|
|
||||||
# Functions
|
|
||||||
# ========================
|
|
||||||
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|
||||||
log_info() {
|
|
||||||
echo "🔹 $*"
|
|
||||||
}
|
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||||||
|
|
||||||
log_success() {
|
|
||||||
echo "✅ $*"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
log_error() {
|
|
||||||
echo "❌ $*" >&2
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
ensure_dir_exists() {
|
|
||||||
local dir="$1"
|
|
||||||
if [ ! -d "$dir" ]; then
|
|
||||||
mkdir -p "$dir" || {
|
|
||||||
log_error "Failed to create directory: $dir"
|
|
||||||
exit 1
|
|
||||||
}
|
|
||||||
fi
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
# ========================
|
|
||||||
# Node.js Installation
|
|
||||||
# ========================
|
|
||||||
|
|
||||||
install_nodejs() {
|
|
||||||
local platform=$(uname -s)
|
|
||||||
|
|
||||||
case "$platform" in
|
|
||||||
Linux|Darwin)
|
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||||||
log_info "Installing Node.js on $platform..."
|
|
||||||
|
|
||||||
# Install nvm
|
|
||||||
log_info "Installing nvm ($NVM_VERSION)..."
|
|
||||||
curl -s https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/"$NVM_VERSION"/install.sh | bash
|
|
||||||
|
|
||||||
# Load nvm
|
|
||||||
log_info "Loading nvm environment..."
|
|
||||||
\. "$HOME/.nvm/nvm.sh"
|
|
||||||
|
|
||||||
# Install Node.js
|
|
||||||
log_info "Installing Node.js $NODE_INSTALL_VERSION..."
|
|
||||||
nvm install "$NODE_INSTALL_VERSION"
|
|
||||||
|
|
||||||
# Verify installation
|
|
||||||
node -v &>/dev/null || {
|
|
||||||
log_error "Node.js installation failed"
|
|
||||||
exit 1
|
|
||||||
}
|
|
||||||
log_success "Node.js installed: $(node -v)"
|
|
||||||
log_success "npm version: $(npm -v)"
|
|
||||||
;;
|
|
||||||
*)
|
|
||||||
log_error "Unsupported platform: $platform"
|
|
||||||
exit 1
|
|
||||||
;;
|
|
||||||
esac
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
# ========================
|
|
||||||
# Node.js Check
|
|
||||||
# ========================
|
|
||||||
|
|
||||||
check_nodejs() {
|
|
||||||
if command -v node &>/dev/null; then
|
|
||||||
current_version=$(node -v | sed 's/v//')
|
|
||||||
major_version=$(echo "$current_version" | cut -d. -f1)
|
|
||||||
|
|
||||||
if [ "$major_version" -ge "$NODE_MIN_VERSION" ]; then
|
|
||||||
log_success "Node.js is already installed: v$current_version"
|
|
||||||
return 0
|
|
||||||
else
|
|
||||||
log_info "Node.js v$current_version is installed but version < $NODE_MIN_VERSION. Upgrading..."
|
|
||||||
install_nodejs
|
|
||||||
fi
|
|
||||||
else
|
|
||||||
log_info "Node.js not found. Installing..."
|
|
||||||
install_nodejs
|
|
||||||
fi
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
# ========================
|
|
||||||
# Claude Code Installation
|
|
||||||
# ========================
|
|
||||||
|
|
||||||
install_claude_code() {
|
|
||||||
if command -v claude &>/dev/null; then
|
|
||||||
log_success "Claude Code is already installed: $(claude --version)"
|
|
||||||
else
|
|
||||||
log_info "Installing Claude Code..."
|
|
||||||
npm install -g "$CLAUDE_PACKAGE" || {
|
|
||||||
log_error "Failed to install claude-code"
|
|
||||||
exit 1
|
|
||||||
}
|
|
||||||
log_success "Claude Code installed successfully"
|
|
||||||
fi
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
configure_claude_json(){
|
|
||||||
node --eval '
|
|
||||||
const os = require("os");
|
|
||||||
const fs = require("fs");
|
|
||||||
const path = require("path");
|
|
||||||
|
|
||||||
const homeDir = os.homedir();
|
|
||||||
const filePath = path.join(homeDir, ".claude.json");
|
|
||||||
if (fs.existsSync(filePath)) {
|
|
||||||
const content = JSON.parse(fs.readFileSync(filePath, "utf-8"));
|
|
||||||
fs.writeFileSync(filePath, JSON.stringify({ ...content, hasCompletedOnboarding: true }, null, 2), "utf-8");
|
|
||||||
} else {
|
|
||||||
fs.writeFileSync(filePath, JSON.stringify({ hasCompletedOnboarding: true }, null, 2), "utf-8");
|
|
||||||
}'
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
# ========================
|
|
||||||
# API Key Configuration
|
|
||||||
# ========================
|
|
||||||
|
|
||||||
configure_claude() {
|
|
||||||
log_info "Configuring Claude Code..."
|
|
||||||
echo " You can get your API key from: $API_KEY_URL"
|
|
||||||
read -s -p "🔑 Please enter your Z.AI API key: " api_key
|
|
||||||
echo
|
|
||||||
|
|
||||||
if [ -z "$api_key" ]; then
|
|
||||||
log_error "API key cannot be empty. Please run the script again."
|
|
||||||
exit 1
|
|
||||||
fi
|
|
||||||
|
|
||||||
ensure_dir_exists "$CONFIG_DIR"
|
|
||||||
|
|
||||||
# Write settings.json
|
|
||||||
node --eval '
|
|
||||||
const os = require("os");
|
|
||||||
const fs = require("fs");
|
|
||||||
const path = require("path");
|
|
||||||
|
|
||||||
const homeDir = os.homedir();
|
|
||||||
const filePath = path.join(homeDir, ".claude", "settings.json");
|
|
||||||
const apiKey = "'"$api_key"'";
|
|
||||||
|
|
||||||
const content = fs.existsSync(filePath)
|
|
||||||
? JSON.parse(fs.readFileSync(filePath, "utf-8"))
|
|
||||||
: {};
|
|
||||||
|
|
||||||
fs.writeFileSync(filePath, JSON.stringify({
|
|
||||||
...content,
|
|
||||||
env: {
|
|
||||||
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: apiKey,
|
|
||||||
ANTHROPIC_BASE_URL: "'"$API_BASE_URL"'",
|
|
||||||
API_TIMEOUT_MS: "'"$API_TIMEOUT_MS"'",
|
|
||||||
CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC: 1
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}, null, 2), "utf-8");
|
|
||||||
' || {
|
|
||||||
log_error "Failed to write settings.json"
|
|
||||||
exit 1
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
log_success "Claude Code configured successfully"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
# ========================
|
|
||||||
# Main
|
|
||||||
# ========================
|
|
||||||
|
|
||||||
main() {
|
|
||||||
echo "🚀 Starting $SCRIPT_NAME"
|
|
||||||
|
|
||||||
check_nodejs
|
|
||||||
install_claude_code
|
|
||||||
configure_claude_json
|
|
||||||
configure_claude
|
|
||||||
|
|
||||||
echo ""
|
|
||||||
log_success "🎉 Installation completed successfully!"
|
|
||||||
echo ""
|
|
||||||
echo "🚀 You can now start using Claude Code with:"
|
|
||||||
echo " claude"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
main "$@"
|
|
||||||
21
config.yaml
21
config.yaml
@@ -1,21 +0,0 @@
|
|||||||
cache_ttl: 30
|
|
||||||
dashboard:
|
|
||||||
enabled: true
|
|
||||||
host: 0.0.0.0
|
|
||||||
port: 5000
|
|
||||||
http_timeout: 30
|
|
||||||
max_workers: 2
|
|
||||||
models:
|
|
||||||
claude: claude-3-haiku
|
|
||||||
gemini: gemini-1.5-flash
|
|
||||||
whisper: base
|
|
||||||
notifications:
|
|
||||||
telegram_enabled: true
|
|
||||||
verbose_logging: true
|
|
||||||
poll_interval: 5
|
|
||||||
processing:
|
|
||||||
batch_size: 3
|
|
||||||
parallel_uploads: 3
|
|
||||||
retry_attempts: 3
|
|
||||||
vram_threshold: 0.8
|
|
||||||
webdav_retries: 3
|
|
||||||
@@ -1,87 +0,0 @@
|
|||||||
#!/usr/bin/env python3
|
|
||||||
import re
|
|
||||||
|
|
||||||
def corregir_texto_gallego(input_file, output_file):
|
|
||||||
"""Aplica correcciones de gallego a español al archivo de transcripción"""
|
|
||||||
|
|
||||||
# Correcciones más comunes de gallego a español
|
|
||||||
correcciones = {
|
|
||||||
"xeo": "yo",
|
|
||||||
"non": "no",
|
|
||||||
"hai": "hay",
|
|
||||||
"entóns": "entonces",
|
|
||||||
"máis": "más",
|
|
||||||
"tamén": "también",
|
|
||||||
"sempre": "siempre",
|
|
||||||
"verdade": "verdad",
|
|
||||||
"cousa": "cosa",
|
|
||||||
"xente": "gente",
|
|
||||||
"tempo": "tiempo",
|
|
||||||
"lingua": "lengua",
|
|
||||||
"pode": "puede",
|
|
||||||
"xamón": "shogun",
|
|
||||||
"xomón": "shogun",
|
|
||||||
"unha": "una",
|
|
||||||
"dunha": "de una",
|
|
||||||
"nunha": "en una",
|
|
||||||
"xeral": "general",
|
|
||||||
"xeraria": "jerarquía",
|
|
||||||
"ximéas": "temas",
|
|
||||||
"ximeas": "temas",
|
|
||||||
"ronquera": "reunión",
|
|
||||||
"xocalizar": "juntar",
|
|
||||||
"oanxacular": "juntar",
|
|
||||||
"xocal": "junto",
|
|
||||||
"lúmulo": "grupo",
|
|
||||||
"lúmido": "grupo",
|
|
||||||
"lúmada": "grupos",
|
|
||||||
"nulunxación": "reunificación",
|
|
||||||
"xotalipa": "capitalista",
|
|
||||||
"crente": "gente",
|
|
||||||
"enxucar": "juntar",
|
|
||||||
"agora": "ahora",
|
|
||||||
"cando": "cuando",
|
|
||||||
"temos": "tenemos",
|
|
||||||
"habíamos": "habíamos",
|
|
||||||
"era": "era",
|
|
||||||
"había": "había",
|
|
||||||
"existía": "existía",
|
|
||||||
"también": "también",
|
|
||||||
"vamos": "vamos",
|
|
||||||
"teníamos": "teníamos",
|
|
||||||
"vimos": "vimos",
|
|
||||||
"estaba": "estaba",
|
|
||||||
"estaban": "estaban",
|
|
||||||
"podía": "podía",
|
|
||||||
"podemos": "podemos",
|
|
||||||
"somos": "somos"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
|
||||||
lines = f.readlines()
|
|
||||||
|
|
||||||
corrected_lines = []
|
|
||||||
for line in lines:
|
|
||||||
corrected_line = line
|
|
||||||
# Aplicar correcciones
|
|
||||||
for gallego, espanol in correcciones.items():
|
|
||||||
corrected_line = corrected_line.replace(gallego, espanol)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Normalizar espacios múltiples
|
|
||||||
corrected_line = re.sub(r'\s+', ' ', corrected_line)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Eliminar líneas que son solo repeticiones de "e" o "¿no?"
|
|
||||||
if corrected_line.strip() and not re.match(r'^\s*\[?\d+:\d+:\d+\]\s+(e\s+)+\s*$', corrected_line) and not re.match(r'^\s*\[?\d+:\d+:\d+\]\s+¿no\?\s*$', corrected_line):
|
|
||||||
corrected_lines.append(corrected_line)
|
|
||||||
|
|
||||||
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
|
||||||
f.writelines(corrected_lines)
|
|
||||||
|
|
||||||
print(f"Archivo corregido guardado en: {output_file}")
|
|
||||||
print(f"Líneas procesadas: {len(lines)}")
|
|
||||||
print(f"Líneas finales: {len(corrected_lines)}")
|
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == "__main__":
|
|
||||||
input_file = "downloads/1_5134218813469886295.txt"
|
|
||||||
output_file = "downloads/1_5134218813469886295_corregido.txt"
|
|
||||||
corregir_texto_gallego(input_file, output_file)
|
|
||||||
10
dashboard.py
10
dashboard.py
@@ -5,9 +5,8 @@ Interfaz web simple para reprocesar archivos MP3 con 1 click
|
|||||||
"""
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
import os
|
import os
|
||||||
import json
|
|
||||||
import logging
|
import logging
|
||||||
import subprocess
|
import sys
|
||||||
from datetime import datetime
|
from datetime import datetime
|
||||||
from pathlib import Path
|
from pathlib import Path
|
||||||
from typing import List, Dict, Any
|
from typing import List, Dict, Any
|
||||||
@@ -15,9 +14,10 @@ from typing import List, Dict, Any
|
|||||||
from flask import Flask, render_template, request, jsonify, send_from_directory
|
from flask import Flask, render_template, request, jsonify, send_from_directory
|
||||||
from flask_cors import CORS
|
from flask_cors import CORS
|
||||||
|
|
||||||
# Importar configuraciones del main.py
|
# Importar configuraciones del main.py sin rutas absolutas
|
||||||
import sys
|
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent
|
||||||
sys.path.append('/home/ren/cbc')
|
if str(PROJECT_ROOT) not in sys.path:
|
||||||
|
sys.path.append(str(PROJECT_ROOT))
|
||||||
from main import (
|
from main import (
|
||||||
AUDIO_EXTENSIONS, LOCAL_DOWNLOADS_PATH, PROCESSED_FILES_PATH,
|
AUDIO_EXTENSIONS, LOCAL_DOWNLOADS_PATH, PROCESSED_FILES_PATH,
|
||||||
load_processed_files, save_processed_file, process_audio_file,
|
load_processed_files, save_processed_file, process_audio_file,
|
||||||
|
|||||||
88
docker-compose.yml
Executable file → Normal file
88
docker-compose.yml
Executable file → Normal file
@@ -1,86 +1,24 @@
|
|||||||
version: '3.8'
|
|
||||||
|
|
||||||
services:
|
services:
|
||||||
app:
|
app:
|
||||||
build:
|
build:
|
||||||
context: .
|
context: .
|
||||||
dockerfile: Dockerfile
|
dockerfile: Dockerfile
|
||||||
container_name: nextcloud_ai_app
|
container_name: nextcloud_ai_app
|
||||||
|
env_file:
|
||||||
|
- .env
|
||||||
|
environment:
|
||||||
|
- NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
|
||||||
|
- CLAUDE_DANGEROUSLY_SKIP_PERMISSIONS=1
|
||||||
volumes:
|
volumes:
|
||||||
- ./downloads:/app/downloads
|
- ./downloads:/app/downloads
|
||||||
- ./resumenes_docx:/app/resumenes_docx
|
- ./resumenes_docx:/app/resumenes_docx
|
||||||
env_file:
|
|
||||||
- .env
|
|
||||||
environment:
|
|
||||||
- NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
|
|
||||||
- OLLAMA_HOST=http://ollama:11434
|
|
||||||
- CLAUDE_DANGEROUSLY_SKIP_PERMISSIONS=1
|
|
||||||
deploy:
|
|
||||||
resources:
|
|
||||||
reservations:
|
|
||||||
devices:
|
|
||||||
- driver: nvidia
|
|
||||||
count: 1
|
|
||||||
capabilities: [gpu]
|
|
||||||
depends_on:
|
|
||||||
- ollama
|
|
||||||
restart: always
|
|
||||||
|
|
||||||
ollama:
|
|
||||||
build:
|
|
||||||
context: .
|
|
||||||
dockerfile: Dockerfile
|
|
||||||
container_name: ollama_server
|
|
||||||
volumes:
|
|
||||||
- ./ollama_data:/root/.ollama
|
|
||||||
ports:
|
|
||||||
- "11434:11434"
|
|
||||||
deploy:
|
|
||||||
resources:
|
|
||||||
reservations:
|
|
||||||
devices:
|
|
||||||
- driver: nvidia
|
|
||||||
count: 1
|
|
||||||
capabilities: [gpu]
|
|
||||||
restart: always
|
|
||||||
|
|
||||||
dashboard:
|
|
||||||
build:
|
|
||||||
context: .
|
|
||||||
dockerfile: Dockerfile.dashboard
|
|
||||||
container_name: audio_dashboard
|
|
||||||
volumes:
|
|
||||||
- ./downloads:/app/downloads
|
|
||||||
- ./templates:/app/templates
|
|
||||||
- ./processed_files.txt:/app/processed_files.txt
|
|
||||||
- ./.main_service.lock:/app/.main_service.lock
|
|
||||||
env_file:
|
|
||||||
- .env
|
|
||||||
environment:
|
|
||||||
- DASHBOARD_SECRET_KEY=${DASHBOARD_SECRET_KEY:-dashboard-secret-key-change-me}
|
|
||||||
- NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
|
|
||||||
- ANTHROPIC_BASE_URL=${ANTHROPIC_BASE_URL:-https://api.z.ai/api/anthropic}
|
|
||||||
- ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=${ANTHROPIC_AUTH_TOKEN}
|
|
||||||
ports:
|
ports:
|
||||||
- "5000:5000"
|
- "5000:5000"
|
||||||
depends_on:
|
deploy:
|
||||||
- app
|
resources:
|
||||||
restart: always
|
reservations:
|
||||||
|
devices:
|
||||||
filebrowser:
|
- driver: nvidia
|
||||||
image: filebrowser/filebrowser
|
count: 1
|
||||||
container_name: downloads_filebrowser
|
capabilities: [gpu]
|
||||||
volumes:
|
restart: unless-stopped
|
||||||
- ./downloads:/srv
|
|
||||||
- ./filebrowser_config:/config
|
|
||||||
command: [
|
|
||||||
"--address", "0.0.0.0",
|
|
||||||
"--port", "8080",
|
|
||||||
"--root", "/srv",
|
|
||||||
"--database", "/config/filebrowser.db",
|
|
||||||
"--username", "ren",
|
|
||||||
"--password", "$$2b$$10$$KbFwEuIb3g26kYCxVzl0Ju81OxhK1KHQNUZCLAPDg298XQBOvhoHS"
|
|
||||||
]
|
|
||||||
ports:
|
|
||||||
- "8080:8080"
|
|
||||||
restart: always
|
|
||||||
|
|||||||
@@ -1,8 +0,0 @@
|
|||||||
{
|
|
||||||
"port": 80,
|
|
||||||
"baseURL": "",
|
|
||||||
"address": "",
|
|
||||||
"log": "stdout",
|
|
||||||
"database": "/database/filebrowser.db",
|
|
||||||
"root": "/srv"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
17
main.py
17
main.py
@@ -103,8 +103,6 @@ DEFAULT_GEMINI_API_KEY = "AIzaSyDWOgyAJqscuPU6iSpS6gxupWBm4soNw5o"
|
|||||||
GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY") or DEFAULT_GEMINI_API_KEY
|
GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY") or DEFAULT_GEMINI_API_KEY
|
||||||
TELEGRAM_TOKEN = os.getenv("TELEGRAM_TOKEN")
|
TELEGRAM_TOKEN = os.getenv("TELEGRAM_TOKEN")
|
||||||
TELEGRAM_CHAT_ID = os.getenv("TELEGRAM_CHAT_ID")
|
TELEGRAM_CHAT_ID = os.getenv("TELEGRAM_CHAT_ID")
|
||||||
OLLAMA_HOST = os.environ.get("OLLAMA_HOST", "http://ollama:11434")
|
|
||||||
OLLAMA_MODEL = "mistral:7b"
|
|
||||||
GEMINI_CLI_PATH = shutil.which("gemini")
|
GEMINI_CLI_PATH = shutil.which("gemini")
|
||||||
CLAUDE_CLI_PATH = shutil.which("claude")
|
CLAUDE_CLI_PATH = shutil.which("claude")
|
||||||
GEMINI_FLASH_MODEL = os.getenv("GEMINI_FLASH_MODEL")
|
GEMINI_FLASH_MODEL = os.getenv("GEMINI_FLASH_MODEL")
|
||||||
@@ -1209,21 +1207,6 @@ def run_gemini_summary(prompt):
|
|||||||
"""Genera resumen usando GLM-4.6 (compatibilidad)."""
|
"""Genera resumen usando GLM-4.6 (compatibilidad)."""
|
||||||
return run_gemini(prompt, use_flash=True)
|
return run_gemini(prompt, use_flash=True)
|
||||||
|
|
||||||
def run_ollama(prompt):
|
|
||||||
"""Genera contenido usando Ollama"""
|
|
||||||
payload = {
|
|
||||||
"model": OLLAMA_MODEL,
|
|
||||||
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
|
|
||||||
"stream": False
|
|
||||||
}
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
r = requests.post(f"{OLLAMA_HOST}/api/chat", json=payload, timeout=120)
|
|
||||||
r.raise_for_status()
|
|
||||||
response = r.json()
|
|
||||||
return response['message']['content']
|
|
||||||
except Exception as e:
|
|
||||||
return f"Error Ollama: {e}"
|
|
||||||
|
|
||||||
# --- CLASIFICACIÓN INTELIGENTE DE CONTENIDO ---
|
# --- CLASIFICACIÓN INTELIGENTE DE CONTENIDO ---
|
||||||
def classify_content_intelligent(text_content):
|
def classify_content_intelligent(text_content):
|
||||||
"""Clasifica el contenido del resumen en categorías temáticas usando IA"""
|
"""Clasifica el contenido del resumen en categorías temáticas usando IA"""
|
||||||
|
|||||||
@@ -1,18 +0,0 @@
|
|||||||
Flask==2.3.3
|
|
||||||
Flask-CORS==4.0.0
|
|
||||||
requests==2.31.0
|
|
||||||
webdavclient3
|
|
||||||
opencv-python-headless
|
|
||||||
python-dotenv
|
|
||||||
easyocr
|
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||||||
pytesseract
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||||||
Pillow
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||||||
python-docx
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||||||
openai
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||||||
ollama
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||||||
pdf2image
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||||||
transformers
|
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||||||
pypdf
|
|
||||||
reportlab
|
|
||||||
torch
|
|
||||||
numpy
|
|
||||||
@@ -1,17 +1,17 @@
|
|||||||
webdavclient3
|
Flask
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||||||
|
Flask-CORS
|
||||||
|
Pillow
|
||||||
|
easyocr
|
||||||
|
numpy
|
||||||
|
openai-whisper
|
||||||
|
opencv-python-headless
|
||||||
|
pdf2image
|
||||||
|
pypdf
|
||||||
|
python-docx
|
||||||
|
python-dotenv
|
||||||
|
pytesseract
|
||||||
|
reportlab
|
||||||
requests
|
requests
|
||||||
torch
|
torch
|
||||||
openai-whisper
|
|
||||||
pytesseract
|
|
||||||
Pillow
|
|
||||||
python-docx
|
|
||||||
openai
|
|
||||||
ollama
|
|
||||||
pdf2image
|
|
||||||
easyocr
|
|
||||||
opencv-python-headless
|
|
||||||
numpy
|
|
||||||
transformers
|
transformers
|
||||||
pypdf
|
webdavclient3
|
||||||
python-dotenv
|
|
||||||
reportlab
|
|
||||||
|
|||||||
@@ -1,158 +0,0 @@
|
|||||||
#!/usr/bin/env python3
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
Script mejorado para iniciar el servicio completo con mejor información
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
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|
||||||
import sys
|
|
||||||
import os
|
|
||||||
import time
|
|
||||||
|
|
||||||
# Añadir path
|
|
||||||
sys.path.append('/home/ren/cbc')
|
|
||||||
|
|
||||||
def print_banner():
|
|
||||||
"""Muestra banner de inicio"""
|
|
||||||
print("\n" + "=" * 70)
|
|
||||||
print("🚀 NEXTCLOUD AI SERVICE - DASHBOARD INTEGRADO")
|
|
||||||
print("=" * 70)
|
|
||||||
print()
|
|
||||||
|
|
||||||
def print_step(step, message):
|
|
||||||
"""Imprime un paso con formato"""
|
|
||||||
print(f" [{step}] {message}")
|
|
||||||
|
|
||||||
def check_dependencies():
|
|
||||||
"""Verifica dependencias"""
|
|
||||||
print_step("1", "Verificando dependencias...")
|
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
import flask
|
|
||||||
print_step(" ✓", f"Flask {flask.__version__}")
|
|
||||||
except ImportError:
|
|
||||||
print_step(" ✗", "Flask no está instalado")
|
|
||||||
print("\n 💡 Instalar: pip3 install flask flask-cors")
|
|
||||||
return False
|
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
import flask_cors
|
|
||||||
print_step(" ✓", "Flask-CORS")
|
|
||||||
except ImportError:
|
|
||||||
print_step(" ✗", "Flask-CORS no está instalado")
|
|
||||||
print("\n 💡 Instalar: pip3 install flask-cors")
|
|
||||||
return False
|
|
||||||
|
|
||||||
return True
|
|
||||||
|
|
||||||
def check_dashboard():
|
|
||||||
"""Verifica dashboard"""
|
|
||||||
print_step("2", "Verificando dashboard...")
|
|
||||||
|
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||||||
try:
|
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||||||
import dashboard
|
|
||||||
print_step(" ✓", "Dashboard importado correctamente")
|
|
||||||
return True
|
|
||||||
except Exception as e:
|
|
||||||
print_step(" ✗", f"Error importando dashboard: {e}")
|
|
||||||
return False
|
|
||||||
|
|
||||||
def check_main():
|
|
||||||
"""Verifica main.py"""
|
|
||||||
print_step("3", "Verificando servicio principal...")
|
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
import main
|
|
||||||
print_step(" ✓", "Servicio principal importado")
|
|
||||||
return True
|
|
||||||
except Exception as e:
|
|
||||||
print_step(" ✗", f"Error importando servicio principal: {e}")
|
|
||||||
return False
|
|
||||||
|
|
||||||
def start_dashboard():
|
|
||||||
"""Inicia dashboard en hilo separado"""
|
|
||||||
print_step("4", "Iniciando dashboard en hilo separado...")
|
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
import dashboard
|
|
||||||
import threading
|
|
||||||
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||||||
def run_dashboard():
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||||||
"""Función para ejecutar dashboard"""
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||||||
print("\n 🌐 Iniciando servidor Flask...")
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||||||
dashboard.app.run(
|
|
||||||
host='0.0.0.0',
|
|
||||||
port=5000,
|
|
||||||
debug=False,
|
|
||||||
threaded=True,
|
|
||||||
use_reloader=False
|
|
||||||
)
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|
||||||
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||||||
# Crear hilo
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||||||
dashboard_thread = threading.Thread(target=run_dashboard, daemon=True)
|
|
||||||
dashboard_thread.start()
|
|
||||||
|
|
||||||
# Dar tiempo para que inicie
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||||||
time.sleep(2)
|
|
||||||
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||||||
print_step(" ✓", "Dashboard iniciado")
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||||||
print("\n 📱 Dashboard disponible en:")
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||||||
print(" http://localhost:5000")
|
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||||||
print()
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||||||
|
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||||||
return dashboard_thread
|
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||||||
|
|
||||||
except Exception as e:
|
|
||||||
print_step(" ✗", f"Error iniciando dashboard: {e}")
|
|
||||||
import traceback
|
|
||||||
traceback.print_exc()
|
|
||||||
return None
|
|
||||||
|
|
||||||
def start_main_service():
|
|
||||||
"""Inicia servicio principal"""
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|
||||||
print_step("5", "Iniciando servicio principal...")
|
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
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||||||
import main
|
|
||||||
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||||||
print("\n ⏳ Iniciando bucle principal...")
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||||||
print(" 📊 El servicio procesará archivos automáticamente")
|
|
||||||
print(" ⏹️ Para detener: Ctrl+C")
|
|
||||||
print()
|
|
||||||
print("=" * 70)
|
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||||||
|
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||||||
# Iniciar servicio
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||||||
main.main()
|
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||||||
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||||||
except KeyboardInterrupt:
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||||||
print("\n\n🛑 Servicio detenido por el usuario")
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||||||
except Exception as e:
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|
||||||
print(f"\n\n❌ Error en servicio principal: {e}")
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|
||||||
import traceback
|
|
||||||
traceback.print_exc()
|
|
||||||
return False
|
|
||||||
|
|
||||||
return True
|
|
||||||
|
|
||||||
def main():
|
|
||||||
"""Función principal"""
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||||||
print_banner()
|
|
||||||
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||||||
# Verificar todo
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||||||
if not check_dependencies():
|
|
||||||
sys.exit(1)
|
|
||||||
|
|
||||||
if not check_dashboard():
|
|
||||||
sys.exit(1)
|
|
||||||
|
|
||||||
if not check_main():
|
|
||||||
sys.exit(1)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Iniciar dashboard
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|
||||||
dashboard_thread = start_dashboard()
|
|
||||||
if not dashboard_thread:
|
|
||||||
print("\n⚠️ Continuando sin dashboard...")
|
|
||||||
|
|
||||||
# Iniciar servicio principal
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|
||||||
start_main_service()
|
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == '__main__':
|
|
||||||
main()
|
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||||||
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