README.md

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title: MSL Internal API v7 Part 6
emoji: 🤖
colorFrom: blue
colorTo: indigo
sdk: docker
app_port: 7860
pinned: false
license: other
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# bert-api/

Backend Python Flask que sirve el clasificador BERT propio de MuseSceneLab para los comandos NLP de MEHEARSAL.

**Origen:** copiado de `D:\XDev.Projects\MEHEARSAL-NLP-CONTROLLER-RMIT\mehearsal_v5_and_v6\bert-api\` con 3 modificaciones mínimas para HF Spaces Docker (ver §"Adaptaciones" más abajo).

**Despliegue actual:** HuggingFace Space `MuseSceneLab/msl-internal-api-v7-part6` (Docker SDK). Ver doc 40 §6 Fase A.8-A.12.

**Modelo HF:** `MuseSceneLab/mehearsal-nlp-v7-part6` — 46 intents (16 musicales + 30 UI/UX nuevos: PLAYBACK_*, LOAD_SONG, OPEN_SETTINGS, ADD_MUSICIAN, etc.). Resuelve el gap Part 6 UX identificado en doc 38 §3.

> **Nota sobre el frontmatter YAML del principio:** lo leen los Spaces de HuggingFace para configurar el deploy (título, SDK, puerto). `app_port: 7860` es crítico — sin él HF no sabe qué puerto exponer y el Space queda en "config error". En cualquier otro contexto (lectura local, repo de GitHub) el frontmatter se ignora o se renderiza como bloque inicial.



**Despliegue futuro:** AWS App Runner cuando se cumplan los disparadores de doc 33 §13.4.



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## Estructura



```

bert-api/

├── bert_api.py           Flask app. Carga modelo en arranque, expone /classify y /health
├── requirements.txt      flask, flask-cors, transformers, torch, huggingface_hub, python-dotenv

├── Dockerfile            Imagen para HF Spaces. Python 3.11-slim, expone 7860

├── .dockerignore         Excluye venv, __pycache__, README, etc. de la imagen

└── README.md             Este archivo

```



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## Endpoints



| Método | Path | Body | Devuelve |

|---|---|---|---|

| `POST` | `/classify` | `{ "utterance": "mute the guitar" }` | `{ intent_label, locale, target, params_json, confidence, model }` |

| `GET` | `/health` | — | `{ status, model }` |



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## Variables de entorno



| Var | Default | Para qué |

|---|---|---|

| `HF_TOKEN` | _(obligatorio)_ | Auth para descargar el modelo privado de HF. En HF Spaces se configura como Secret del Space |
| `BERT_MODEL_NAME` | `MuseSceneLab/mehearsal-nlp-v7-part6` | Cambiar para forzar otro modelo single-task (v5/v6/v7-part6 son compatibles, comparten arquitectura `AutoModelForSequenceClassification`) |
| `PORT` | `7860` | Puerto. Para gunicorn en el Dockerfile se hardcodea a 7860 en el flag `--bind`. Para Flask local (`python bert_api.py`) se lee de aquí |

## Servidor: gunicorn en producción, Flask dev en local

El Dockerfile lanza el backend con **gunicorn** (WSGI server productivo):

```

gunicorn --bind 0.0.0.0:7860 --workers 2 --preload --timeout 120 bert_api:app

```

- `--workers 2`: 2 procesos paralelos (CPU Basic free de HF Spaces tiene 2 vCPU).
- `--preload`: carga el modelo una vez antes de fork, los workers comparten memoria via COW. Sin esto, cada worker cargaría su copia y duplicaríamos memoria.
- `--timeout 120`: si una inferencia se cuelga, mata el worker y arranca otro. Default 30s es demasiado bajo para casos límite con torch.

Para **desarrollo local rápido** (iteración sobre `bert_api.py` sin tener que reconstruir imagen), el bloque `if __name__ == '__main__'` con `app.run()` sigue funcionando — basta con `python bert_api.py`. Esto NO se ejecuta en Spaces porque gunicorn importa `bert_api:app` directamente, sin pasar por `__main__`.

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## Desarrollo local

```bash

cd bert-api

python -m venv venv

.\venv\Scripts\activate            # Windows PowerShell: .\venv\Scripts\Activate.ps1

pip install -r requirements.txt

$env:HF_TOKEN = "hf_..."           # tu token con permiso de lectura sobre el modelo

python bert_api.py

```

Levanta en `http://localhost:7860`. Probar con:

```bash

curl -X POST http://localhost:7860/classify -H "Content-Type: application/json" -d '{"utterance":"mute the guitar"}'

```

**Nota:** la primera ejecución descarga el modelo (~500 MB) desde HF a la caché local (`~/.cache/huggingface/`). Ejecuciones posteriores son instantáneas.

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## Despliegue como Space (proceso R4-R7 de doc 33)

1. Crear Space en `huggingface.co/new-space`:
   - Owner: `MuseSceneLab`
   - Name: `msl-internal-api-v7-part6`
   - SDK: **Docker** (template Blank — usamos nuestro Dockerfile)
   - Hardware: CPU Basic (free)
   - Visibility: Public _(el contenedor; los pesos del modelo siguen privados)_
   - License: `other` (decisión doc 34 §D1 — IP de MSL)

2. En el Space, ir a Settings → Repository secrets → añadir `HF_TOKEN` con el token `mehearsal-read` de Jose.

3. Subir los 4 archivos vía Web UI (drag & drop en `Files → Add file → Upload files`):
   `bert_api.py`, `Dockerfile`, `requirements.txt`, `README.md`.

   > NO subir la carpeta `analisis/` — es contenido auxiliar local de MSL, no debe formar parte de la imagen Docker.

4. HF construye la imagen (~3-5 min). Verificar logs en la UI del Space.

5. URL pública: `https://musescenelab-msl-internal-api-v7-part6.hf.space/classify`.

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## Adaptaciones respecto al código fuente

Fuente: rama `origin/part_6` del repo `MEHEARSAL-NLP-CONTROLLER-RMIT`, archivo `mehearsal_v5_and_v6/bert-api/bert_api.py` (commit `8645f5c — Add Part 6 UI UX intents`).

Tres diffs vs ese fuente:

1. **Import `os`** al principio del archivo.
2. **`MODEL_NAME` configurable** vía env var (default `v7-part6`). El fuente lo tenía hardcoded.

3. **Puerto y debug** en `app.run()`: puerto leído de env var `PORT` (default 7860, requisito de Spaces), `debug=False` para producción.



La lógica de `extract_entities()` (con las listas `musicians[]`, `views{}`, `prefixes[]` añadidas para Part 6), `INTENT_METADATA` (46 entradas) y el upgrade de intents en `/classify` está **intacta**. Esto evita cualquier divergencia funcional respecto al desarrollo RMIT.



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## Roadmap



- **Ahora:** HF Spaces Docker (este folder = código fuente, sin cambios entre dev local y prod Space)

- **Futuro:** migración a AWS App Runner. Ver doc 33 §13. El Dockerfile actual sirve igual sin cambios.