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Guía de Instalación y ejecución en nativo:

Sigue estos pasos para configurar el entorno de desarrollo.

Requisitos previos

  • Python 3.10 o superior.
  • Acceso a internet (para las APIs).

Paso a paso

  1. Ejecución de grobid de manera previa:
docker run --rm --gpus all --init --ulimit core=0 -p 8070:8070 grobid/grobid:0.8.2-full
  1. Clona el repositorio:
git clone git@github.com:alejandro-f-d/practica-1-inteligencia-artificial-software-abierto.git
cd practica-1-inteligencia-artificial-software-abierto
  1. Creación de un entorno virtual (Recomendado)
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # En Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
  1. Configuración de las variables de entorno: (En la ruta: ./python-scripts/.env)
INPUT_DIR=data/input
OUTPUT_DIR=data/output
CANTIDAD_PALABRAS=10
GROBID_API_URL=http://localhost:8070/api/processFulltextDocument

Significado de las variables de entorno: INPUT_DIR: Directorio de entrada con los pdfs. OUTPUT_DIR: Directorio de salida con los resultados de los pdf. Este tiene presente los diferentes XML de los pdf. Las imagenes con lás gráficas que se han generado y un reporte en formato markdown con los enlaces de cada documento. CANTIDAD_PALABRAS: Cantidad de palabras a mostrar en la nube de palabras del abstract. Esta nube filtra las palabras/conectores más cómunes para evitar que salgan en el gráfico. GROBID_API_URL: Dirección URL del servicio de grobid al que se le van a realizar las peticiones. 4. Ejecución de los scripts de python:

python python-scripts/main.py

Con esto, en la carpeta especificada de output tendremos los resultados.

Guía de instalación del programa en entorno Docker:

Requisitos previos:

Para la instalación del programa en este método se debe disponer de las siguientes herramientas en el sistema: - Docker Engine instalado en el sistema.

Paso a paso:

Pasos a seguir para la ejecución: 1. Clonar el repositorio:

git clone git@github.com:alejandro-f-d/practica-1-inteligencia-artificial-software-abierto.git
cd practica-1-inteligencia-artificial-software-abierto/docker/python_docker
  1. Creación de la carpeta de input para el programa:
  mkdir input/

En esta carpeta deberás copiar o mover los papers a analizar.

  1. Creación de las variables de entorno para la ejecución. En un fichero con nombre .env debes configurar:
GROBID_EXTERNAL_PORT=8070
CANTIDAD_PALABRAS=30

La primera variable de entorno es el puerto de la máquina nativa donde escuchará grobid para peticiones. De esta manera tras la ejecución del programa, grobid seguirá corriendo y podrás utilizar grobid por tu cuenta desde ese puerto. CANTIDAD_PALABRAS: Cantidad de palabras a mostrar en la nube de palabras del abstract. Esta nube filtra las palabras/conectores más cómunes para evitar que salgan en el gráfico.

  1. Posteriormente desde la carpeta: practica-1-inteligencia-artificial-software-abierto/docker/ podrás ejecutar el mandato: docker compose up y al terminar dejará los resultados en la carpeta practica-1-inteligencia-artificial-software-abierto/docker/python_docker/output. Este tiene presente los diferentes XML de los pdf. Las imagenes con lás gráficas que se han generado y un reporte en formato markdown con los enlaces de cada documento.

Limpieza:

Para la limpieza del programa e imágenes docker puedes ejecutar: docker compose down -v --rmi all.

Troubleshooting:

Error con healt_check:

En caso de tener el siguiente error:

  Container grobid_ia_1 Error dependency grobid failed to start
  dependency failed to start: container grobid_ia_1 is unhealthy

Debe modificar en el docker-compose.yml en practica-1-inteligencia-artificial-software-abierto/docker el start_period por un valor mayor en tiempo para permitir a grobid inicializarse de manera correcta.