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Distribución del corpus RAG vía Hub privado y horneado de modelos
Jose Salazar +1: Claude Opus 5Los libros con licencia (226 MB) y el índice LanceDB (70 MB) no pueden ir en git. Viven en dos datasets PRIVADOS del Hub; scripts/hub.py los publica y los descarga. Se usa la API de Python de huggingface_hub y no el CLI `hf`: en la versión instalada (1.16.1) el CLI devuelve código 1 aunque la operación vaya bien, por una incompatibilidad typer/click, lo que abortaría cualquier Makefile o build. Dockerfile: - WITH_RAG pasa a 1 por defecto. Con 0, el retriever degradaba en silencio y las interpretaciones salían sin fundamentar sin que nada lo indicara. - Los modelos (bge-m3 + bge-reranker-v2-m3, ~6.4 GB) se hornean en /opt/hf y se fija HF_HUB_OFFLINE=1 en runtime, para que un fallo de red sea ruidoso en vez de degradar la recuperación a orden RRF sin avisar. - Si instance/rag_index no está en el contexto de build, se descarga con HF_TOKEN pasado como secreto de build (nunca --build-arg, que quedaría grabado en el historial de capas). NOTA: el Dockerfile no se ha podido const…aa0d853
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Deploy Morphos en HF Spaces
Jose Salazar445de93