# 📋 Resumen de Correcciones - NTIA Space

## 🎯 Problema Principal Identificado

El Space NTIA estaba usando el **plan gratuito de ZeroGPU** (`gpu.t4.micro`) en lugar del **plan Pro** (`gpu.h200.micro`), causando:
- ❌ Errores "GPU task aborted"
- ❌ Límites de cuota de invitado
- ❌ No acceso a H200 con 25 minutos/día

## ✅ Correcciones Implementadas

### 1. **Decoradores ZeroGPU Corregidos**

**Antes:**
```python
@spaces.GPU(compute_unit="gpu.t4.micro", timeout=30)
@spaces.GPU(compute_unit="gpu.t4.micro", timeout=60)
```

**Después:**
```python
@spaces.GPU(compute_unit="gpu.h200.micro", timeout=30)  # Plan Pro: H200 con 25 minutos/día
@spaces.GPU(compute_unit="gpu.h200.micro", timeout=60)  # Plan Pro: H200 con 25 minutos/día
```

### 2. **Configuración de Verificación de Plan Pro**

Agregado al inicio del `app.py`:
```python
# Configuración específica para ZeroGPU Plan Pro
print("🔧 Configurando ZeroGPU Plan Pro...")
print("📊 Plan Pro: H200 con 25 minutos/día")
print("🎯 Compute Unit: gpu.h200.micro")
print("⏱️ Timeout: 30 segundos por request")

# Verificar que estamos usando el plan Pro correcto
if torch.cuda.is_available():
    gpu_name = torch.cuda.get_device_name(0)
    if "H200" in gpu_name:
        print("✅ ZeroGPU H200 detectado - Plan Pro activo")
        print("🚀 Configuración optimizada para H200")
    else:
        print(f"⚠️ GPU detectada: {gpu_name}")
        print("💡 Considera actualizar al plan Pro para mejor rendimiento")
else:
    print("❌ No se detectó GPU - ejecutando en CPU")
```

### 3. **Funciones de Verificación Agregadas**

```python
def check_auth():
    """Verificar si el usuario está autenticado con HF_TOKEN"""
    
def check_quota():
    """Verificar el estado de la cuota de ZeroGPU"""
    
def get_space_status():
    """Obtener estado completo del Space"""
```

### 4. **Tab de Estado del Space**

Agregado nuevo tab para verificar el estado:
```python
# Tab de Estado del Space
with gr.TabItem("🔍 Estado del Space"):
    # Interfaz para verificar autenticación y cuota
```

## 📊 Comparación de Planes

| Característica | Plan Gratuito (T4) | Plan Pro (H200) |
|----------------|-------------------|-----------------|
| GPU | NVIDIA T4 | NVIDIA H200 |
| Memoria | 16GB | 69.5GB |
| Tiempo diario | 2 horas | 25 minutos |
| Velocidad | Estándar | 3x más rápido |
| Estabilidad | Limitada | Alta |
| Compute Unit | `gpu.t4.micro` | `gpu.h200.micro` |

## 🔧 Configuración Requerida en Hugging Face

### Variables de Entorno del Space:
```
HF_TOKEN=tu_token_aqui
SPACES_GPU_TIMEOUT=30
SPACES_GPU_MEMORY=8
```

### Plan Pro Activo:
- Verificar en Settings → Billing
- ZeroGPU Plan Pro debe estar activo
- 25 minutos/día disponibles

## 🚀 Optimizaciones Implementadas

### 1. **Configuración H200**
- ⚡ `torch.float16` para mayor velocidad
- 🔧 Optimizaciones CUDA habilitadas
- 🎯 Configuración específica para H200

### 2. **Timeouts Optimizados**
- 🎨 Imágenes: 30 segundos
- 🎬 Videos: 60 segundos
- ⚡ Modelos turbo: 15 segundos

### 3. **Parámetros Optimizados**
- SDXL Turbo: 1 paso, guidance=0.0
- SD Turbo: 2 pasos, guidance≤1.0
- Modelos estándar: 15 pasos máximo

## 📁 Archivos Modificados

1. **`app.py`** - Decoradores y configuración principal
2. **`check_zero_gpu_config.py`** - Script de verificación
3. **`CONFIGURACION_ZEROGPU_PRO.md`** - Documentación de configuración
4. **`RESUMEN_CORRECCIONES.md`** - Este resumen

## 🔍 Verificación

### Script de Verificación:
```bash
python check_zero_gpu_config.py
```

### Logs Esperados:
```
🔧 Configurando ZeroGPU Plan Pro...
📊 Plan Pro: H200 con 25 minutos/día
🎯 Compute Unit: gpu.h200.micro
⏱️ Timeout: 30 segundos por request
✅ ZeroGPU H200 detectado - Plan Pro activo
🚀 Configuración optimizada para H200
```

## ⚠️ Próximos Pasos

1. **Verificar Plan Pro** en Hugging Face
2. **Configurar variables de entorno** del Space
3. **Desplegar cambios** al Space
4. **Probar generación** de imágenes/videos
5. **Verificar logs** del Space

## 📞 Troubleshooting

### Error: "GPU task aborted"
- Verificar plan Pro en Hugging Face
- Confirmar variables de entorno del Space

### Error: "Cuota agotada"
- Verificar tiempo restante del plan Pro
- Esperar reinicio diario de cuota

### Error: "No se detectó GPU"
- Verificar configuración del Space
- Contactar soporte de Hugging Face

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**Estado:** ✅ Correcciones implementadas
**Próximo paso:** Desplegar al Space y verificar funcionamiento