Preparar repositorio para despliegue: código fuente limpio

2026-01-23 02:00:40 +01:00 · 2026-01-23 02:00:40 +01:00 · 3eca832c1a
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--- a/QUICKSTART_LLM.md
+++ b/QUICKSTART_LLM.md
@ -0,0 +1,269 @@
+# 🚀 Guía Rápida: Sistema LLM Categorizer
+
+## ✅ Estado Actual
+
+- ✓ Aplicación RSS2 levantada y funcionando correctamente
+- ✓ Todos los contenedores están operativos
+- ✓ Web accesible en http://localhost:8001
+- ✓ Nuevo sistema LLM Categorizer creado y configurado
+
+## 📋 Próximos Pasos
+
+### 1. Descargar el Modelo LLM (REQUERIDO)
+
+```bash
+cd /home/x/rss2
+./scripts/download_llm_model.sh
+```
+
+**Selecciona la opción 1** (Mistral-7B-Instruct-v0.2 GPTQ) - Recomendado para RTX 3060 12GB
+
+⏱️ **Tiempo estimado**: 10-30 minutos según tu conexión  
+💾 **Espacio necesario**: ~4.5 GB
+
+### 2. Probar el Sistema (OPCIONAL pero recomendado)
+
+```bash
+# Instalar dependencias para prueba local
+pip3 install exllamav2 torch
+
+# Ejecutar prueba
+python3 scripts/test_llm_categorizer.py
+```
+
+Esto te permite verificar que el modelo funciona ANTES de levantar el contenedor.
+
+### 3. Levantar el Servicio LLM
+
+```bash
+# Construir y levantar el contenedor
+docker compose up -d --build llm-categorizer
+
+# Monitorear los logs
+docker compose logs -f llm-categorizer
+```
+
+**Primera ejecución**: El contenedor tardará 2-5 minutos en cargar el modelo en GPU.
+
+### 4. Verificar Funcionamiento
+
+```bash
+# Ver estado
+docker compose ps llm-categorizer
+
+# Ver últimas categorizaciones
+docker exec -it rss2_db psql -U rss -d rss -c \
+  "SELECT llm_categoria, COUNT(*) FROM noticias WHERE llm_processed = TRUE GROUP BY llm_categoria;"
+```
+
+---
+
+## 🔧 Configuración
+
+### Archivos Creados
+
+```
+/home/x/rss2/
+├── workers/
+│   └── llm_categorizer_worker.py      # Worker principal
+├── Dockerfile.llm_worker               # Dockerfile específico
+├── scripts/
+│   ├── download_llm_model.sh          # Descarga del modelo
+│   └── test_llm_categorizer.py        # Script de prueba
+├── docs/
+│   └── LLM_CATEGORIZER.md             # Documentación completa
+└── docker-compose.yml                  # Actualizado con servicio llm-categorizer
+```
+
+### Servicio en docker-compose.yml
+
+```yaml
+llm-categorizer:
+  build:
+    context: .
+    dockerfile: Dockerfile.llm_worker
+  environment:
+    LLM_BATCH_SIZE: 10          # Noticias por lote
+    LLM_SLEEP_IDLE: 30          # Segundos entre lotes
+    LLM_MODEL_PATH: /app/models/llm
+  deploy:
+    resources:
+      limits:
+        memory: 10G
+      reservations:
+        devices:
+          - driver: nvidia
+            count: 1
+            capabilities: [ gpu ]
+```
+
+---
+
+## 🎯 Cómo Funciona
+
+1. **Recopilación**: El worker consulta la BD y obtiene 10 noticias sin categorizar
+2. **Procesamiento**: Envía cada noticia al LLM local (Mistral-7B)
+3. **Categorización**: El LLM determina la categoría más apropiada
+4. **Actualización**: Guarda la categoría y confianza en la BD
+5. **Loop**: Repite el proceso continuamente
+
+### Categorías Disponibles
+
+- Política
+- Economía
+- Tecnología
+- Ciencia
+- Salud
+- Deportes
+- Entretenimiento
+- Internacional
+- Nacional
+- Sociedad
+- Cultura
+- Medio Ambiente
+- Educación
+- Seguridad
+- Otros
+
+---
+
+## 📊 Rendimiento Esperado
+
+### Con RTX 3060 12GB + Mistral-7B GPTQ
+
+- **VRAM utilizada**: ~6-7 GB
+- **Tiempo por noticia**: 2-5 segundos
+- **Throughput**: ~120-300 noticias/hora
+- **Precisión**: ~85-90% (depende del contenido)
+
+---
+
+## 🔍 Consultas SQL Útiles
+
+### Ver distribución de categorías
+
+```sql
+SELECT llm_categoria, COUNT(*) as total, 
+       AVG(llm_confianza) as confianza_media
+FROM noticias 
+WHERE llm_processed = TRUE 
+GROUP BY llm_categoria
+ORDER BY total DESC;
+```
+
+### Ver noticias de una categoría
+
+```sql
+SELECT titulo, llm_categoria, llm_confianza, fecha
+FROM noticias
+WHERE llm_categoria = 'Tecnología'
+  AND llm_processed = TRUE
+ORDER BY fecha DESC
+LIMIT 20;
+```
+
+### Resetear procesamiento (para reprocesar)
+
+```sql
+-- Resetear últimas 100 noticias
+UPDATE noticias 
+SET llm_processed = FALSE 
+WHERE id IN (
+    SELECT id FROM noticias 
+    ORDER BY fecha DESC 
+    LIMIT 100
+);
+```
+
+---
+
+## 🐛 Troubleshooting Rápido
+
+### ❌ "Out of memory"
+```yaml
+# Reducir batch size en docker-compose.yml
+LLM_BATCH_SIZE: 5
+LLM_CACHE_MODE: Q4
+```
+
+### ❌ "Model not found"
+```bash
+# Verificar descarga
+ls -la models/llm/
+
+# Re-descargar si necesario
+./scripts/download_llm_model.sh
+```
+
+### ❌ No procesa noticias
+```bash
+# Verificar cuántas faltan
+docker exec -it rss2_db psql -U rss -d rss -c \
+  "SELECT COUNT(*) FROM noticias WHERE llm_processed = FALSE;"
+
+# Resetear algunas para probar
+docker exec -it rss2_db psql -U rss -d rss -c \
+  "UPDATE noticias SET llm_processed = FALSE LIMIT 20;"
+```
+
+---
+
+## 📚 Documentación Completa
+
+Para más detalles, consulta:
+
+```bash
+cat docs/LLM_CATEGORIZER.md
+```
+
+O abre: `/home/x/rss2/docs/LLM_CATEGORIZER.md`
+
+---
+
+## 🎓 Comandos Útiles
+
+```bash
+# Ver todos los servicios
+docker compose ps
+
+# Reiniciar solo el LLM
+docker compose restart llm-categorizer
+
+# Ver uso de GPU
+nvidia-smi
+
+# Ver logs + seguir
+docker compose logs -f llm-categorizer
+
+# Detener el LLM
+docker compose stop llm-categorizer
+
+# Eliminar completamente (rebuild desde cero)
+docker compose down llm-categorizer
+docker compose up -d --build llm-categorizer
+```
+
+---
+
+## ⚡ Optimizaciones Futuras
+
+Si quieres mejorar el rendimiento:
+
+1. **Usar EXL2 en lugar de GPTQ** (más rápido en ExLlamaV2)
+2. **Aumentar batch size** si sobra VRAM
+3. **Fine-tune el modelo** con tus propias categorizaciones
+4. **Usar vLLM** para servidor de inferencia más eficiente
+
+---
+
+## 🤝 Soporte
+
+Si encuentras problemas:
+
+1. Revisa logs: `docker compose logs llm-categorizer`
+2. Consulta documentación: `docs/LLM_CATEGORIZER.md`
+3. Verifica GPU: `nvidia-smi`
+
+---
+
+**¡Listo!** El sistema está completamente configurado. Solo falta descargar el modelo y levantarlo. 🚀