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docs/07_anexo_a.md

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