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title: FitoAsistente
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license: apache-2.0
short_description: Diagnostico fitosanitario con ViT, ConvNeXt y Qwen2.5
models:
  - JohnSupertramp2026/vit-base-plantvillage
  - JohnSupertramp2026/convnext-tiny-plantvillage
  - Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
datasets:
  - BrandonFors/Plant-Diseases-PlantVillage-Dataset
tags:
  - agriculture
  - plant-disease
  - image-classification
  - text-generation
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# FitoAsistente

Proyecto Final de Inteligencia Artificial · Magíster en Data Science, Universidad San Sebastián
Jonathan Núñez Moya · Francisco Rietta González · Agosto de 2026

Asistente para el diagnóstico fitosanitario de cultivos. Integra **dos capacidades distintas**
de modelos fundacionales de Hugging Face, de dominios distintos:

| | Capacidad 1 | Capacidad 2 |
|---|---|---|
| Tarea | `image-classification` | `text-generation` |
| Modelos | ViT-Base/16 y ConvNeXt-Tiny | Qwen2.5-1.5B-Instruct |
| Entrenamiento | Fine-tuning sobre PlantVillage, 38 clases | Zero-shot, sin ajuste |
| Entrada | Imagen | Texto |
| Salida | Una de 38 clases, con probabilidad | Texto libre |

El clasificador decide la clase. Esa clase y su confianza se inyectan en la instrucción de
sistema del modelo de lenguaje, y desde ahí el usuario conversa sobre tratamiento y manejo.
**Qwen no procesa la imagen**: la recibe ya resuelta, como texto.

> **Dos capacidades y tres modelos.** ViT y ConvNeXt resuelven la misma tarea y están los dos
> porque son el objeto de la comparación experimental, no porque cuenten como capacidades
> separadas.

## Esta página

Contiene el video de la aplicación en funcionamiento, los resultados de las dos comparaciones
experimentales, las matrices de confusión y las instrucciones para ejecutar la aplicación.

## Modelos publicados

- https://huggingface.co/JohnSupertramp2026/vit-base-plantvillage
- https://huggingface.co/JohnSupertramp2026/convnext-tiny-plantvillage
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct (sin modificar)

## Resultados

| Modelo | Preentrenamiento | Parámetros | Exactitud | Macro F1 | Weighted F1 | Latencia CPU |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CNN desde cero (referencia) | No | 8,49 M | 59,60 % | 0,354 | 0,544 | — |
| **ViT-Base/16** | ImageNet-21k | 85,83 M | **99,08 %** | **0,988** | **0,991** | 395,0 ms |
| ConvNeXt-Tiny | ImageNet-1k | 27,85 M | 96,41 % | 0,919 | 0,960 | 119,6 ms |

Segunda comparación, sobre la capacidad de lenguaje: diez consultas idénticas con Qwen2.5 en
0,5 B y 1,5 B. De ocho consultas en dominio, el modelo pequeño no acertó ninguna y el mayor
acertó una. Lo que resolvió el problema de seguridad no fue el modelo más grande sino un
**filtro de dominio determinista**, con 21 aciertos sobre 21 casos etiquetados.

## Sobre este despliegue

Desde julio de 2026 los Spaces de tipo Gradio y Docker requieren plan PRO; los de tipo Static
siguen siendo gratuitos
([foro oficial](https://discuss.huggingface.co/t/gradio-sdk-now-marked-as-paid-when-creating-a-new-space/177619)).
La documentación menciona una excepción -hasta dos Spaces Gradio sobre ZeroGPU para cuentas
gratuitas en buen estado-; la verificamos en esta cuenta el 11 de agosto de 2026 y no estuvo
disponible.

Por eso este Space aloja la portada del proyecto y **el video de la aplicación en
funcionamiento**, que es la pieza permanente y verificable. La aplicación Gradio se ejecuta
desde un cuaderno de Google Colab que publica una dirección con `share=True`, y esa dirección
existe solo mientras el cuaderno corre. Las instrucciones para levantarla están en la portada.

## Limitaciones declaradas

- El 99,08 % está inflado: PlantVillage contiene varias fotografías de una misma hoja física.
- Las imágenes son de laboratorio; la literatura documenta caídas al 31 % en fotos de terreno.
- El clasificador no tiene mecanismo de rechazo ante especies fuera de las 38 clases.
- El asistente explica y sugiere, no valida tratamientos: de ocho consultas en dominio acertó una.
- El filtro de dominio es léxico y se puede burlar.
- La aplicación no reemplaza el criterio de un profesional.