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Backend Python Flask que sirve el clasificador BERT propio de MuseSceneLab para los comandos NLP de MEHEARSAL.
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**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).
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**Despliegue actual:** HuggingFace Space `MuseSceneLab/
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**Despliegue futuro:** AWS App Runner cuando se cumplan los disparadores de doc 33 §13.4.
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title: MSL Internal API
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emoji: 🤖
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colorFrom: blue
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colorTo: indigo
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sdk: docker
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app_port: 7860
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pinned: false
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license: other
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# bert-api/
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Backend Python Flask que sirve el clasificador BERT propio de MuseSceneLab para los comandos NLP de MEHEARSAL.
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**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).
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**Despliegue actual:** HuggingFace Space `MuseSceneLab/msl-internal-api` (Docker SDK). Ver doc 33 §8 Fase R4-R7.
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> **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.
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**Despliegue futuro:** AWS App Runner cuando se cumplan los disparadores de doc 33 §13.4.
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