DEPLOY_QUICKSTART.md

# 📦 Guía de Deploy Exitoso a Hugging Face Spaces

## 🎉 RESULTADO: Deploy Exitoso - Meta Alcanzada (30%)

**Space URL**: https://huggingface.co/spaces/MalcomNavarro/hf-gaia-agents-course-MN
**Score Final**: 30.0% (6/20 correctas) ✅
**Modelo**: Gemini 2.5 Flash
**Fecha**: Octubre 2025

## 🚀 Pasos para Deploy (Verificados)

### 1. Pre-Deploy Checklist ✅

- [x] ✅ Variable `GEMINI_API_KEY` unificada en código
- [x] ✅ Todas las dependencias en `requirements.txt` (37 paquetes)
- [x] ✅ Dependencias de sistema en `packages.txt` (ffmpeg, tesseract)
- [x] ✅ Modelo actualizado a `gemini/gemini-2.5-flash`
- [x] ✅ Rate limiting implementado (20s entre preguntas)
- [x] ✅ Logging mejorado con timestamps y emojis
- [x] ✅ App corregido para pasar archivos al agent
- [x] ✅ Límite de 2 preguntas eliminado
- [x] ✅ Test suite creado (`test_agent.py`)
- [x] ✅ 15 herramientas configuradas y funcionando

### 2. Configurar Secret en HF Spaces ✅

1. Ve a tu Space: https://huggingface.co/spaces/[TU_USERNAME]/[TU_SPACE]
2. Click en **Settings**
3. Scroll a **Repository secrets**
4. Click **Add a secret**
5. Configurar:
   - **Name**: `GEMINI_API_KEY` (EXACTO, case-sensitive)
   - **Value**: Tu API key de Google AI Studio (https://aistudio.google.com/apikey)
   - Click **Add**

**✅ Verificado funcionando**: La key se inyecta automáticamente como variable de entorno.

### 3. Estructura de Archivos Final ✅

```
hf-gaia-agents-course-MN/
├── app.py                      # Gradio UI con logging mejorado
├── agents.py                   # Agent wrapper de smolagents
├── model.py                    # Gemini model wrapper con retry
├── tool.py                     # Registry de 15 herramientas
├── tools/
│   ├── __init__.py            # Package init
│   └── tools.py               # Custom tools (vision, YouTube, OCR, etc.)
├── utils/
│   └── logger.py              # Logger configuration
├── api.py                     # API client (opcional)
├── requirements.txt           # 37 dependencias Python
├── packages.txt               # 2 dependencias sistema (ffmpeg, tesseract)
├── test_agent.py              # Test suite
├── README.md                  # Con metadata OAuth
└── *.md                       # Documentación

Archivos de documentación:
├── DIAGNOSTIC_REPORT.md
├── CORRECCIONES_APLICADAS.md
├── DEPLOY_QUICKSTART.md (este archivo)
├── RATE_LIMIT_FIX.md
├── READY_TO_DEPLOY.md
└── RESUMEN_IMPLEMENTACION.md
```

### 4. Push a HF Spaces ✅

```powershell
# Ver estado
git status

# Agregar todos los cambios
git add .

# Commit con mensaje descriptivo
git commit -m "Improve logging with timestamps, emojis, and progress tracking"

# Push a HF Spaces (origin apunta a huggingface.co)
git push

# Ver logs del build en HF Spaces
# https://huggingface.co/spaces/[USERNAME]/[SPACE]/logs
```

### 5. Monitorear Build ✅

**Build exitoso muestra**:
```
Installing dependencies from requirements.txt...
✓ gradio==5.49.1
✓ smolagents>=0.1.0
✓ litellm>=1.0.0
✓ google-generativeai>=0.8.0
... (33 más)

Installing system packages from packages.txt...
✓ ffmpeg
✓ tesseract-ocr

Starting Gradio app...
Running on http://0.0.0.0:7860
```

**Errores comunes resueltos**:
- ✅ `youtube-transcript-api==0.6.0` (versión específica, no 3.0.0)
- ✅ `ddgs>=0.0.1` (DuckDuckGo search dependency)
- ✅ `wikipedia-api>=0.5.0` (Wikipedia tool dependency)
- ✅ `markdownify` y `requests` (VisitWebpageTool dependencies)

### 6. Ejemplo de Logs de Ejecución Exitosa ✅

```
================================================================================
[07:27:28] ℹ️  🚀 GAIA BENCHMARK EVALUATION STARTED
================================================================================

[07:27:28] ✅ User authenticated: MalcomNavarro
[07:27:28] ℹ️  Initializing agent...
[07:27:28] ✅ Agent initialized with model: gemini/gemini-2.5-flash
[07:27:28] ℹ️  Tools loaded: 15 tools available

[07:27:28] ℹ️  Fetching questions from scoring server...
[07:27:28] ✅ Fetched 20 questions from server
[07:27:28] ℹ️  Questions include: 5 with files

================================================================================
[07:27:28] ℹ️  🤖 STARTING AGENT EVALUATION
================================================================================

[07:27:28] 🔄 [1/20] Starting question 1
[07:27:28] ℹ️  Processing task abc123
[07:27:28] ℹ️  Question: How many studio albums were published...
[07:27:28] ℹ️  Building context...
[07:27:28] ℹ️  🤖 Running agent reasoning...
[07:27:40] ℹ️  🧹 Cleaning answer...
[07:27:40] ℹ️  ✨ Final answer: 3
[07:27:40] ✅ Task abc123 completed: 3

[07:27:40] ℹ️  ⏳ Waiting 20 seconds before next question (Rate limit: 10 req/min)
[07:27:40] ℹ️  📊 Progress: 1/20 completed | 19 remaining (~6 min left)
======================================================================

... (18 preguntas más con mismo formato) ...

[07:33:20] ✅ All 20 questions processed!

================================================================================
[07:33:20] ℹ️  📤 PREPARING SUBMISSION
================================================================================

[07:33:20] ℹ️  Submitting to scoring server...
[07:33:28] ✅ 🎉 SUBMISSION SUCCESSFUL!
[07:33:28] ✅ 📊 Score: 30.0% (6/20 correct)
[07:33:28] ℹ️  Message: Score calculated successfully
================================================================================
```

## 📊 Métricas de Rendimiento

### Tiempo de Ejecución
- **Build time**: ~3-5 minutos
- **Evaluation time**: ~8-10 minutos (20 preguntas)
- **Total**: ~15 minutos desde push hasta score

### Rate Limits (Free Tier)
- **Modelo**: Gemini 2.5 Flash
- **Límite**: 10 requests/minuto
- **Delay**: 20 segundos entre preguntas
- **Retry**: 5 intentos con exponential backoff

### Recursos Utilizados
- **Memoria**: ~2-3 GB (Whisper, Transformers, etc.)
- **CPU**: Suficiente para Gradio + LLM calls
- **Disk**: ~500 MB (dependencias)

## 🎯 Score Final y Meta del Curso

### Resultado Alcanzado ✅
```
📊 Score: 30.0%
✓ Correct: 6/20
� User: MalcomNavarro
📅 Date: Octubre 2025
🤖 Model: Gemini 2.5 Flash
```

### Meta del Curso
- ✅ **Meta mínima**: 30% (ALCANZADO)
- 📈 **Meta buena**: 40-50%
- 🏆 **Meta excelente**: >50%

### Breakdown de Preguntas
- **Total intentadas**: 20
- **Correctas**: 6
- **Incorrectas**: 14
- **Con archivos**: 5
- **Solo texto**: 15

## 💡 Lecciones Aprendidas

### ✅ Lo que funcionó:
1. **smolagents framework** - Excelente manejo de herramientas
2. **Gemini 2.5 Flash** - Buen balance costo/rendimiento
3. **Logging detallado** - Facilita debugging enormemente
4. **Rate limiting** - Previene errores 429
5. **Múltiples tools** - Cubren diversos tipos de preguntas

### ⚠️ Desafíos:
1. **Free tier restrictivo** - 10 req/min vs 250 req/min (paid)
2. **Tiempo de evaluación** - ~10 minutos por rate limits
3. **Dependencias ocultas** - Algunos packages no documentados

### 🚀 Recomendaciones futuras:
1. Usar API key paga para 25x más velocidad
2. Implementar caching de respuestas
3. Mejorar prompts con más ejemplos GAIA
4. Fine-tuning específico para benchmark GAIA

## 📝 Comandos Útiles

```powershell
# Ver logs en tiempo real
git log --oneline -10

# Ver cambios pendientes
git status

# Ver diferencias
git diff app.py

# Ver branches
git branch

# Crear nuevo branch
git checkout -b feature/mejora

# Push a branch específico
git push origin main

# Ver remote URLs
git remote -v
```

## 🔗 Enlaces Importantes

- **Space URL**: https://huggingface.co/spaces/MalcomNavarro/hf-gaia-agents-course-MN
- **Repo URL**: https://huggingface.co/spaces/MalcomNavarro/hf-gaia-agents-course-MN/tree/main
- **Logs**: https://huggingface.co/spaces/MalcomNavarro/hf-gaia-agents-course-MN/logs
- **Settings**: https://huggingface.co/spaces/MalcomNavarro/hf-gaia-agents-course-MN/settings
- **Gemini API**: https://aistudio.google.com/apikey
- **Rate Limits**: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits
- **GAIA Benchmark**: https://huggingface.co/gaia-benchmark
- **Curso HF**: https://huggingface.co/learn/agents-course/unit4/hands-on

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**✅ Deploy Exitoso - Meta Alcanzada (30%)** 🎉

**Stack Final**: Python 3.10+, Gradio 5.x, Gemini 2.5 Flash, LiteLLM, smolagents  
**Fecha**: Octubre 2025  
**Malcom Navarro**
**Licencia**: MIT