cambios para worker-remoto

remote-worker/README.md

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+# Remote Translator Worker
+
+Worker remoto de traducción para RSS2. Se conecta al servidor via WebSocket y procesa trabajos de traducción automáticamente.
+
+## Requisitos
+
+- Docker con soporte GPU (NVIDIA)
+- O Python 3.11+ con CUDA
+
+## Uso con Docker
+
+```bash
+docker run -d --gpus all --name remote-worker \
+  -e WORKER_API_KEY="tu_api_key" \
+  -e WORKER_SERVER="ws://tu-servidor:8888/ws/worker" \
+  -v ~/models:/app/models \
+  tu-usuario/rss2-remote-worker
+```
+
+## Variables de Entorno
+
+| Variable | Default | Descripción |
+|----------|---------|-------------|
+| WORKER_API_KEY | (requerido) | API key del worker |
+| WORKER_SERVER | ws://localhost:8080/ws/worker | URL del servidor WebSocket |
+| CT2_DEVICE | cuda | Device: cuda o cpu |
+| CT2_COMPUTE_TYPE | float16 | Tipo de computación |
+| CT2_MODEL_PATH | /app/models/nllb-ct2 | Ruta del modelo |
+| UNIVERSAL_MODEL | facebook/nllb-200-1.3B | Modelo de HuggingFace |
+| WORKER_NAME | remote-worker | Nombre del worker |
+
+## Sin Docker
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+
+python worker.py --api-key tu_api_key --server ws://tu-servidor:8888/ws/worker
+```
+
+## Modelo
+
+La primera vez que ejecutas el worker, descargará automáticamente el modelo desde HuggingFace y lo convertirá a formato CTranslate2 (~5-10 min).
+
+Para acelerar instalaciones posteriores, puedes pre-descargar el modelo:
+```bash
+ct2-transformers-converter --model facebook/nllb-200-1.3B --output_dir ./models/nllb-ct2 --quantization int8
+```
+
+## Construir imagen
+
+```bash
+docker build -t rss2-remote-worker .
+```