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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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```mermaid
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title: "Estructura del repositorio del proyecto"
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flowchart LR
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root["MastersThesis/"] --> docs["docs/"]
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root --> src["src/"]
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root --> results["results/"]
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root --> instructions["instructions/"]
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root --> readme["README.md"]
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src --> nb1["paddle_ocr_fine_tune_unir_raytune.ipynb"]
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src --> py1["paddle_ocr_tuning.py"]
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src --> py2["dataset_manager.py"]
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src --> nb2["prepare_dataset.ipynb"]
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src --> csv["raytune_results_*.csv"]
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```
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**Descripción de componentes:**
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- **docs/**: Capítulos de la tesis en Markdown
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- **src/**: Código fuente (notebooks y scripts)
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- **results/**: Resultados de benchmarks en CSV
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- **instructions/**: Instrucciones y plantilla UNIR
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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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