refactor: reorganizar docs y pocs bajo INFO/
- docs/ → INFO/DOCS/CONTEXT/ (documentación técnica en markdown) - FLUJOS/DOCS/ + FLUJOS_DATOS/DOCS/ → INFO/DOCS/ (txts de arquitectura) - POCS/ → INFO/POCS/ (pruebas de concepto) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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INFO/DOCS/CONTEXT/SCRAPER_IMAGENES_QWEN.md
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INFO/DOCS/CONTEXT/SCRAPER_IMAGENES_QWEN.md
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@ -0,0 +1,271 @@
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# Scraper de Imágenes + Analizador Qwen3-VL — Contexto técnico FLUJOS
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**Fecha:** 2026-04-21
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**Directorio:** `FLUJOS_DATOS/IMAGENES/`
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**Entorno:** `FLUJOS_DATOS/myenv/` (Python 3.11, venv)
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## Componentes del módulo
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```
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FLUJOS_DATOS/IMAGENES/
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├── wikipedia_image_scraper.py # Descarga imágenes de Wikipedia por tema
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├── image_analyzer.py # Analiza imágenes con Qwen3-VL-8B
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├── image_comparator.py # Compara imágenes (similaridad visual)
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├── mongo_helper.py # Utilidades MongoDB para este módulo
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├── pipeline_imagenes.py # Orquestador del módulo (flags CLI)
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├── requirements_imagenes.txt # Dependencias del módulo
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├── model_cache/ # Modelo Qwen descargado (~16 GB) — en .gitignore
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└── output/
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└── wiki_images/ # Imágenes descargadas — en .gitignore
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├── cambio_climático/
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├── geopolítica_conflictos/
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├── seguridad_internacional_espionaje/
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└── ...
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```
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## Parte 1: wikipedia_image_scraper.py
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### Qué hace
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Descarga imágenes de Wikipedia por tema usando la **Wikimedia REST API**. Para cada tema de FLUJOS busca artículos relacionados, extrae las imágenes de cada artículo y las descarga filtrando iconos/logos pequeños.
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### Temas de FLUJOS que se scrapean (`TEMAS_FLUJOS`)
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```python
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TEMAS_FLUJOS = [
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"cambio climático",
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"geopolítica conflictos",
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||||
"seguridad internacional espionaje",
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||||
"libertad de prensa periodismo",
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||||
"corporaciones poder económico",
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||||
"populismo extremismo",
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||||
"desinformación redes sociales",
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"privacidad vigilancia masiva",
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||||
"biodiversidad medioambiente",
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||||
"inteligencia artificial tecnología",
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]
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```
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### Filtros de calidad (imágenes que se descartan)
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```python
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MIN_WIDTH = 200 # pixels
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MIN_HEIGHT = 200 # pixels
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MIN_BYTES = 20_000 # 20 KB mínimo
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SKIP_PATTERNS = [
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"flag_", "Flag_", "icon", "Icon", "logo", "Logo",
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"symbol", "Symbol", "coat_of_arms", "commons-logo",
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||||
"wiki", "Wiki", "question_mark", "edit-", "nuvola",
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||||
"Nuvola", "pictogram", "OOjs", "Ambox", "Portal-", "Disambig",
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]
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VALID_EXTENSIONS = {".jpg", ".jpeg", ".png", ".webp"}
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```
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### Flujo interno
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```
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buscar_articulos(tema, lang='es')
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└── GET https://es.wikipedia.org/w/api.php?action=query&list=search&srsearch={tema}
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└── para cada artículo:
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get_article_images(titulo)
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└── GET https://es.wikipedia.org/w/api.php?action=query&prop=images
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└── para cada imagen:
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get_image_info(filename) → Wikimedia API
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└── descarga si pasa filtros
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└── guarda en output/wiki_images/{tema_slug}/
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└── upsert en MongoDB imagenes_wiki
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```
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### Deduplicación
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Upsert por `archivo` (nombre del fichero) en MongoDB `imagenes_wiki`. Si el fichero ya existe en disco, se salta la descarga.
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### Uso CLI
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```bash
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# Scrape de todos los temas FLUJOS, max 20 imgs/tema, con MongoDB
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python wikipedia_image_scraper.py --flujos --max 20 --mongo
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# Scrape de un tema concreto
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||||
python wikipedia_image_scraper.py --tema "cambio climático" --max 30 --mongo
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# Con idioma inglés
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||||
python wikipedia_image_scraper.py --tema "climate change" --lang en --max 40
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```
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### Documento MongoDB generado (colección `imagenes_wiki`)
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```json
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{
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||||
"archivo": "cambio_climático_003.jpg",
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||||
"image_path": "/var/www/theflows.net/flujos/FLUJOS_DATOS/IMAGENES/output/wiki_images/cambio_climático/cambio_climático_003.jpg",
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||||
"image_url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/...",
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||||
"tema": "cambio climático",
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||||
"subtema": "derretimiento glaciar ártico",
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||||
"descripcion_wiki": "Glaciar en retroceso en el Ártico, 2019",
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||||
"articulo_titulo": "Cambio climático en el Ártico",
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||||
"fecha": ISODate("2026-04-21")
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||||
}
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```
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## Parte 2: image_analyzer.py (Qwen3-VL-8B)
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### Modelo usado
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**Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct** (HuggingFace)
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- Tamaño: ~16 GB en disco (bfloat16)
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- Inferencia: CPU (sin GPU disponible actualmente)
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- RAM necesaria: ~16–18 GB para el modelo + ~2 GB por batch de 4 imágenes
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- Cache local: `IMAGENES/model_cache/`
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||||
> El servidor tiene 64 GB RAM, por lo que cabe sin problema. En GPU (A100/RTX 3090+) sería 10–50x más rápido.
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### Carga del modelo
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```python
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from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessor
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import torch
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||||
model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
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||||
"Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
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||||
torch_dtype=torch.bfloat16, # mitad de RAM vs float32
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||||
device_map="cpu",
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||||
cache_dir=str(IMAGENES_DIR / "model_cache"),
|
||||
)
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||||
processor = AutoProcessor.from_pretrained(
|
||||
"Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
|
||||
cache_dir=str(IMAGENES_DIR / "model_cache"),
|
||||
)
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||||
```
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||||
### Prompt de análisis
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||||
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||||
```python
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||||
PROMPT = """Analiza esta imagen y proporciona:
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1. Una descripción concisa del contenido principal (máx. 2 frases).
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||||
2. El tema principal (elige uno): cambio climático, conflicto armado, economía, política, tecnología, sociedad, otro.
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||||
3. Lista de 3-5 palabras clave relevantes.
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||||
Formato de respuesta:
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||||
DESCRIPCIÓN: [descripción]
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||||
TEMA: [tema]
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||||
PALABRAS CLAVE: [kw1, kw2, kw3]"""
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```
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||||
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||||
### Procesamiento por batch
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||||
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||||
```python
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||||
def analyze_batch(image_paths: list[Path]) -> list[dict]:
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||||
"""Procesa hasta 4 imágenes por llamada al modelo."""
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```
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||||
`batch_size=4` por defecto. Cada batch ocupa ~2 GB RAM adicionales.
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### Resume automático
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Antes de analizar, verifica qué imágenes ya están en MongoDB `imagenes`:
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```python
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||||
def get_already_analyzed() -> set[str]:
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||||
"""Devuelve set de nombres de archivo ya en la colección imagenes."""
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||||
return {doc['archivo'] for doc in db['imagenes'].find({}, {'archivo': 1})}
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```
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||||
Solo procesa imágenes no presentes en la BD.
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### Priorización de imágenes
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```python
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||||
def get_known_article_titles() -> set[str]:
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||||
"""Títulos de artículos presentes en wikipedia/noticias."""
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||||
# Prioriza imágenes cuyo tema coincide con artículos existentes
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```
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||||
Las imágenes de temas con más documentos de texto en la BD se procesan primero, para maximizar la probabilidad de que los nodos imagen queden conectados por comparaciones.
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### Documento MongoDB generado (colección `imagenes`)
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```json
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{
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||||
"archivo": "cambio_climático_003.jpg",
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||||
"image_path": "/var/www/.../output/wiki_images/cambio_climático/cambio_climático_003.jpg",
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||||
"tema": "cambio climático",
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||||
"subtema": "calentamiento global",
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||||
"texto": "Imagen satelital del retroceso del glaciar ártico entre 1990 y 2023. Se observa una reducción significativa de la capa de hielo.",
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||||
"keywords": ["glaciar", "ártico", "deshielo", "calentamiento", "satélite"],
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||||
"fecha": ISODate("2026-04-21")
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||||
}
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```
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## Parte 3: pipeline_imagenes.py (orquestador)
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### Flags CLI
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```bash
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python pipeline_imagenes.py --scrape # solo scraping de imágenes
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python pipeline_imagenes.py --analizar # solo análisis Qwen
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||||
python pipeline_imagenes.py --mongo # escribe resultados en MongoDB
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||||
python pipeline_imagenes.py --solo-json # escribe JSON local en vez de Mongo
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||||
python pipeline_imagenes.py --analizar --carpeta /ruta/custom --mongo
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```
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### Integración en el pipeline maestro
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El `pipeline_maestro.py` lo llama así:
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**Fase 1 (scraping):**
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```bash
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python wikipedia_image_scraper.py --flujos --max 20 --mongo
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```
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||||
**Fase 2 (análisis):**
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```bash
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||||
python pipeline_imagenes.py --analizar \
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||||
--carpeta FLUJOS_DATOS/IMAGENES/output/wiki_images \
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--mongo
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```
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## Dependencias Python (requirements_imagenes.txt)
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```
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transformers>=4.45
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torch>=2.1
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qwen-vl-utils
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||||
Pillow
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requests
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pymongo
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||||
scikit-learn
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python-dotenv
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```
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Instalación en el venv:
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```bash
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||||
/var/www/theflows.net/flujos/FLUJOS_DATOS/myenv/bin/python3 -m pip install -r requirements_imagenes.txt
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```
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## Estado actual (2026-04-21)
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- Imágenes en disco: ~155 imágenes en `output/wiki_images/` (10 temas × ~15 imgs)
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- Imágenes en `imagenes_wiki` (MongoDB): ~150 docs
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- Imágenes analizadas con Qwen en `imagenes` (MongoDB): proceso en curso / pendiente de primera ejecución completa
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- El modelo Qwen se descarga automáticamente la primera vez que se llama (~16 GB, puede tardar 30–60 min)
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## Pendiente / mejoras futuras
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- Conectar nodos imagen a la colección `comparaciones` (requiere embeddings de imagen o comparación texto-descripción)
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- Activar GPU cuando esté disponible (cambiar `device_map="cpu"` → `"cuda"`)
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- Aumentar `--max` a 50+ imágenes por tema una vez el análisis esté validado
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||||
- Añadir soporte para imágenes de noticias (no solo Wikipedia)
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