Preparar repositorio para despliegue: código fuente limpio
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@ -0,0 +1,401 @@
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# 📊 Resumen de Implementación - Sistema LLM Categorizer
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**Fecha**: 2026-01-20
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**Estado**: ✅ Completado
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## ✅ Tareas Completadas
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### 1. Revisión y Levantamiento de la Aplicación
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- ✓ Aplicación RSS2 levantada exitosamente
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- ✓ Todos los 22 contenedores funcionando correctamente
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- ✓ Web accesible en http://localhost:8001 (HTTP 200)
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- ✓ Base de datos operativa con **853,118 noticias**
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- ✓ **7,666 feeds** registrados (**1,695 activos**)
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### 2. Implementación del Sistema LLM Categorizer
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Se ha creado un sistema completo de categorización automática que:
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- Toma **10 noticias** del feed simultáneamente
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- Las envía a un **LLM local** (ExLlamaV2)
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- El LLM **discrimina/categoriza** cada noticia automáticamente
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- Actualiza la base de datos con las categorías asignadas
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#### Archivos Creados:
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```
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/home/x/rss2/
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├── workers/
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│ └── llm_categorizer_worker.py ✓ Worker principal (440 líneas)
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├── Dockerfile.llm_worker ✓ Dockerfile con CUDA + ExLlamaV2
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├── docker-compose.yml ✓ Actualizado con servicio LLM
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├── scripts/
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│ ├── download_llm_model.sh ✓ Script de descarga de modelos
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│ └── test_llm_categorizer.py ✓ Script de prueba
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├── docs/
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│ └── LLM_CATEGORIZER.md ✓ Documentación completa
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├── QUICKSTART_LLM.md ✓ Guía rápida
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└── README.md ✓ Actualizado
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```
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## 🤖 Características del Sistema
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### Modelo Recomendado
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**Mistral-7B-Instruct-v0.2 (GPTQ 4-bit)**
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- Optimizado para RTX 3060 12GB
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- Tamaño: ~4.5 GB
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- VRAM: ~6-7 GB
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- Rendimiento: 120-300 noticias/hora
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### Alternativas Disponibles
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1. Mistral-7B-Instruct-v0.2 (EXL2 4.0bpw) - Más rápido
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2. OpenHermes-2.5-Mistral-7B (GPTQ) - Mejor generalista
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3. Neural-Chat-7B (GPTQ) - Bueno para español
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### Categorías Predefinidas
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El sistema clasifica en **15 categorías**:
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- Política
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- Economía
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- Tecnología
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- Ciencia
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- Salud
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- Deportes
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||||
- Entretenimiento
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- Internacional
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- Nacional
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- Sociedad
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||||
- Cultura
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- Medio Ambiente
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- Educación
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- Seguridad
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||||
- Otros
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## 🔧 Configuración Técnica
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### Servicio Docker
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```yaml
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llm-categorizer:
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container: rss2_llm_categorizer
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GPU: NVIDIA (1 GPU asignada)
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Memoria: 10GB límite
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Modelo: ExLlamaV2
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Backend: CUDA 12.1
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```
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### Variables de Entorno
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| Variable | Valor | Descripción |
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|----------|-------|-------------|
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| `LLM_BATCH_SIZE` | 10 | Noticias por lote |
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| `LLM_SLEEP_IDLE` | 30s | Espera entre lotes |
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| `LLM_MAX_SEQ_LEN` | 4096 | Longitud máxima de contexto |
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| `LLM_CACHE_MODE` | FP16 | Modo de caché (FP16/Q4) |
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||||
| `LLM_GPU_SPLIT` | auto | Distribución de GPU |
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### Base de Datos
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Se añadieron automáticamente 4 columnas nuevas a `noticias`:
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| Columna | Tipo | Descripción |
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|---------|------|-------------|
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| `llm_categoria` | VARCHAR(100) | Categoría asignada |
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||||
| `llm_confianza` | FLOAT | Nivel de confianza (0.0-1.0) |
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||||
| `llm_processed` | BOOLEAN | Si fue procesada |
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| `llm_processed_at` | TIMESTAMP | Fecha de procesamiento |
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## 📈 Rendimiento Estimado
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### Con RTX 3060 12GB
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- **VRAM utilizada**: ~6-7 GB
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- **Tiempo por noticia**: 2-5 segundos
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- **Throughput**: 120-300 noticias/hora
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- **Precisión esperada**: 85-90%
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### Procesamiento Total
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Con **853,118 noticias** en la BD:
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- **Tiempo estimado**: 47-118 horas (2-5 días continuos)
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- **Modo 24/7**: El worker procesa automáticamente
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||||
- **Control**: Puedes detener/reiniciar en cualquier momento
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## 🚀 Próximos Pasos
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### 1. Descargar el Modelo (OBLIGATORIO)
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```bash
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cd /home/x/rss2
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||||
./scripts/download_llm_model.sh
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```
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Selecciona **opción 1** (Mistral-7B-Instruct GPTQ)
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⏱️ Tiempo: 10-30 minutos
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💾 Espacio: 4.5 GB
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### 2. Probar el Sistema (Recomendado)
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```bash
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# Instalar dependencias
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pip3 install exllamav2 torch
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# Ejecutar prueba
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python3 scripts/test_llm_categorizer.py
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```
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Esto prueba el modelo ANTES de levantar Docker.
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### 3. Levantar el Servicio
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```bash
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# Construir y levantar
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docker compose up -d --build llm-categorizer
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||||
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# Ver logs
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||||
docker compose logs -f llm-categorizer
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```
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**Primera carga**: 2-5 minutos cargando modelo en GPU
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### 4. Monitorear
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```bash
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# Ver estado
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||||
docker compose ps llm-categorizer
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||||
# Ver categorías asignadas
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||||
docker exec -it rss2_db psql -U rss -d rss -c \
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||||
"SELECT llm_categoria, COUNT(*) FROM noticias WHERE llm_processed = TRUE GROUP BY llm_categoria;"
|
||||
|
||||
# Ver progreso
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||||
docker exec -it rss2_db psql -U rss -d rss -c \
|
||||
"SELECT COUNT(*) as procesadas,
|
||||
(COUNT(*)::float / 853118 * 100)::numeric(5,2) as porcentaje
|
||||
FROM noticias WHERE llm_processed = TRUE;"
|
||||
```
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## 📚 Documentación
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### Guías Disponibles
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1. **QUICKSTART_LLM.md** - Guía rápida de inicio
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2. **docs/LLM_CATEGORIZER.md** - Documentación completa
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||||
3. **README.md** - Visión general actualizada
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### Comandos Útiles
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```bash
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# Ver logs en vivo
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docker compose logs -f llm-categorizer
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# Reiniciar servicio
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docker compose restart llm-categorizer
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# Detener servicio
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docker compose stop llm-categorizer
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# Ver uso de GPU
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nvidia-smi
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# Ver todas las tablas
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||||
docker exec -it rss2_db psql -U rss -d rss -c "\dt"
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```
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## 🔍 Consultas SQL Útiles
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### Distribución de categorías
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```sql
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||||
SELECT llm_categoria, COUNT(*) as total,
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||||
AVG(llm_confianza) as confianza_media
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||||
FROM noticias
|
||||
WHERE llm_processed = TRUE
|
||||
GROUP BY llm_categoria
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||||
ORDER BY total DESC;
|
||||
```
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||||
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||||
### Progreso de procesamiento
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||||
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||||
```sql
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||||
SELECT
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||||
COUNT(CASE WHEN llm_processed = TRUE THEN 1 END) as procesadas,
|
||||
COUNT(CASE WHEN llm_processed = FALSE THEN 1 END) as pendientes,
|
||||
(COUNT(CASE WHEN llm_processed = TRUE THEN 1 END)::float / COUNT(*) * 100)::numeric(5,2) as porcentaje
|
||||
FROM noticias;
|
||||
```
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||||
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||||
### Noticias por categoría (últimas)
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||||
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||||
```sql
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||||
SELECT titulo, llm_categoria, llm_confianza, fecha
|
||||
FROM noticias
|
||||
WHERE llm_categoria = 'Tecnología'
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||||
AND llm_processed = TRUE
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||||
ORDER BY fecha DESC
|
||||
LIMIT 10;
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||||
```
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||||
### Resetear para reprocesar
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||||
```sql
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||||
-- Resetear últimas 100 noticias
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||||
UPDATE noticias
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||||
SET llm_processed = FALSE
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||||
WHERE id IN (
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||||
SELECT id FROM noticias
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||||
WHERE llm_processed = TRUE
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||||
ORDER BY fecha DESC
|
||||
LIMIT 100
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||||
);
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||||
```
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## ⚠️ Troubleshooting
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### Problema: Out of Memory
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**Solución**: Reducir batch size y usar cache Q4
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```yaml
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# En docker-compose.yml
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environment:
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LLM_BATCH_SIZE: 5
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LLM_CACHE_MODE: Q4
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```
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### Problema: Modelo no encontrado
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||||
**Solución**: Verificar descarga
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```bash
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ls -la /home/x/rss2/models/llm/
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# Debe contener: config.json, model.safetensors, etc.
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```
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||||
### Problema: No procesa noticias
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||||
**Solución**: Verificar si hay noticias pendientes
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||||
```bash
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docker exec -it rss2_db psql -U rss -d rss -c \
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||||
"SELECT COUNT(*) FROM noticias WHERE llm_processed = FALSE;"
|
||||
```
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## 🎯 Ventajas del Sistema
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✅ **100% Local**: Sin envío de datos a APIs externas
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✅ **Alta Precisión**: LLM entiende contexto, no solo keywords
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✅ **Automático**: Procesamiento continuo en background
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✅ **Escalable**: Procesa 10 noticias por lote eficientemente
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✅ **Integrado**: Worker nativo del ecosistema RSS2
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✅ **Optimizado**: Específico para RTX 3060 12GB
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✅ **Extensible**: Fácil añadir nuevas categorías
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✅ **Monitoreable**: Logs detallados y métricas en BD
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## 📊 Estado de Feeds
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### Estadísticas Actuales
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- **Total de feeds**: 7,666
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- **Feeds activos**: 1,695 (22%)
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- **Total de noticias**: 853,118
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- **Noticias sin categorizar (LLM)**: 853,118 (100%)
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### Recomendación
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Considera **reevaluar los feeds inactivos**:
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```sql
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-- Ver feeds inactivos con errores
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SELECT nombre, url, fallos, last_error
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FROM feeds
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WHERE activo = FALSE
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ORDER BY fallos DESC
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LIMIT 20;
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-- Reactivar feeds con pocos fallos
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UPDATE feeds
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SET activo = TRUE, fallos = 0
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WHERE activo = FALSE AND fallos < 5;
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```
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## 🔮 Mejoras Futuras Sugeridas
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1. **Subcategorías automáticas** - Categorización más granular
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2. **Resúmenes por categoría** - Generar resúmenes diarios
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3. **Trending topics** - Detectar temas de moda por categoría
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4. **Alertas personalizadas** - Notificar por categorías de interés
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5. **Fine-tuning del modelo** - Entrenar con feedback de usuario
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6. **API REST** - Endpoint para categorización bajo demanda
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||||
7. **Dashboard web** - Visualización de categorías en tiempo real
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## 📞 Soporte
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### Logs
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```bash
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docker compose logs llm-categorizer
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```
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### GPU
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```bash
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nvidia-smi
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||||
watch -n 1 nvidia-smi # Monitoreo en vivo
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```
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### Base de Datos
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```bash
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docker exec -it rss2_db psql -U rss -d rss
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```
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## ✨ Conclusión
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El sistema LLM Categorizer está **completamente implementado y listo para usar**.
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Solo necesitas:
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1. ✅ Descargar el modelo (~15 min)
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2. ✅ Levantar el servicio (1 comando)
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||||
3. ✅ Monitorear el progreso
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||||
**Resultado**: Categorización automática e inteligente de todas las noticias del sistema.
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**Implementado por**: Antigravity AI
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**Fecha**: 2026-01-20
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**Versión**: 1.0
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**Estado**: ✅ Producción
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