Spaces:
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| # DecodeChess‑IA — Doctor Linux | |
| Analizador de partidas con **Motor + Machine Learning** (RandomForest) listo para **Hugging Face Spaces**. | |
| ## ¿Qué hace? | |
| - Repara y lee **PGN** (toma la primera partida válida). | |
| - **Entrena automáticamente** un modelo ML al iniciar (si no existe). | |
| - Analiza jugada por jugada con **Stockfish** (tiempo configurable). | |
| - Predice la **categoría ML** *(Best, Good, Inaccuracy, Mistake, Blunder)* y genera explicación. | |
| - Devuelve **PGN anotado** y **CSV** por jugada. | |
| ## Archivos necesarios | |
| ``` | |
| app.py | |
| requirements.txt | |
| apt.txt # instala stockfish | |
| runtime.txt # python-3.11 | |
| README.md | |
| ``` | |
| ## Despliegue en Hugging Face | |
| 1. Crea un Space tipo **Gradio**. | |
| 2. Sube todos los archivos a la **raíz** del repo. | |
| 3. El Space instalará `stockfish` (vía `apt.txt`) y se iniciará el entrenamiento rápido. | |
| 4. Una vez corra, pega tu PGN y haz clic en **Analizar con IA**. | |
| ## Local | |
| ```bash | |
| python -m venv .venv && source .venv/bin/activate | |
| pip install -r requirements.txt | |
| python app.py | |
| ``` | |
| > El entrenamiento rápido genera un modelo **RandomForest** usando posiciones analizadas con Stockfish en poco tiempo (no requiere dataset previo). Puedes reemplazarlo luego con tu propio `model_rf.joblib` si lo deseas. | |