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# Anexo A. Código fuente y datos analizados {.unnumbered}
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## A.1 Repositorio del Proyecto
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El código fuente completo y los datos utilizados en este trabajo están disponibles en el siguiente repositorio:
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**URL del repositorio:** https://github.com/seryus/MastersThesis
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El repositorio incluye:
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- **Notebooks de experimentación**: Código completo de los experimentos realizados
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- **Scripts de evaluación**: Herramientas para evaluar modelos OCR
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- **Dataset**: Imágenes y textos de referencia utilizados
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- **Resultados**: Archivos CSV con los resultados de los 64 trials de Ray Tune
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## A.2 Estructura del Repositorio
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MastersThesis/
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├── docs/ # Capítulos de la tesis en Markdown
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├── src/
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│ ├── paddle_ocr_fine_tune_unir_raytune.ipynb # Experimento principal
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│ ├── paddle_ocr_tuning.py # Script de evaluación CLI
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│ ├── dataset_manager.py # Clase ImageTextDataset
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│ ├── prepare_dataset.ipynb # Preparación del dataset
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│ └── raytune_paddle_subproc_results_*.csv # Resultados de 64 trials
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├── results/ # Resultados de benchmarks
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├── instructions/ # Instrucciones y plantilla UNIR
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└── README.md
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## A.3 Requisitos de Software
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Para reproducir los experimentos se requieren las siguientes dependencias:
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| Componente | Versión |
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| Python | 3.11.9 |
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| PaddlePaddle | 3.2.2 |
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| PaddleOCR | 3.3.2 |
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| Ray | 2.52.1 |
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| Optuna | 4.6.0 |
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| jiwer | (última versión) |
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| PyMuPDF | (última versión) |
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## A.4 Instrucciones de Ejecución
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1. Clonar el repositorio
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2. Instalar dependencias: `pip install -r requirements.txt`
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3. Ejecutar el notebook `src/paddle_ocr_fine_tune_unir_raytune.ipynb`
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## A.5 Licencia
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El código se distribuye bajo licencia MIT.
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