Actualizar server_python.md

README.md

@@ -1,84 +0,0 @@
-## Necesario para el funcionamiento del server
-
-### 1. Crear entorno virtual
-
-```bash
-py -3.11 -m venv realtime-env311
-```
-
-### 2. Activar el entorno virtual
-
-**En Windows:**
-```bash
-.\realtime-env311\Scripts\activate
-```
-
----
-
-### 3. Instalar dependencias
-
-> ⚠️ Asegúrase de tener los **drivers CUDA** correctamente instalados en el sistema para la aceleración por GPU.
-
-```bash
-pip install openwakeword
-pip install "ctranslate2[cuda]" faster-whisper openai websockets sounddevice numpy
-pip install pyaudio
-pip install soundfile
-pip install pvporcupine
-pip install webrtcvad-wheels
-pip install --upgrade torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
-```
-
----
-
-### 4. Notas adicionales
-
-- `openwakeword`: Modelo de activación por palabra clave.
-- `ctranslate2[cuda]` + `faster-whisper`: Transcripción optimizada en tiempo real.
-- `sounddevice`, `pyaudio`, `soundfile`: Manejo de entrada/salida de audio.
-- `pvporcupine`: Wake word detection alternativo.
-- `webrtcvad-wheels`: Detección de voz activa (VAD).
-- `torch`, `torchaudio`: Backend de redes neuronales y audio.
-
----
-
-## Ejemplo para iniciar el server
-
-Dentro de minimal_server
-```bash
-python -m server.stt_server --model large-v2 --rt-model tiny --initial_prompt=''
-```
-
----
-## whisper.cpp (C++)
-whisper.cpp es una implementación en C++ del modelo Whisper. Es ligera, rápida, no requiere Python y puede correr en tiempo real en CPU.
-
-### Instalación y compilación
-Clonar el repositorio:
-
-```bash
-git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp
-cd whisper.cpp
-```
-
-Compilar el binario:
-```bash
-make
-```
-
-Esto genera el binario main en la carpeta `/build/bin/`.
-
-### Descargar modelos
-```bash
-# Modelo pequeño (rápido, menos preciso)
-wget https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-tiny.bin
-
-# Modelo más preciso 
-wget https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-large-v2.bin
-```
-
-### Ejemplo de uso desde consola
-Este comando transcribe el archivo audio.wav usando el modelo tiny.bin.
-```bash
-./build/bin/whisper-cli -m models/ggml-tiny.bin -f ejemplo/audio.wav -l es
-```