Hf Spaces Expert

Hf Spaces Expert

Overview

Criar e ajustar Spaces do Hugging Face com foco em operacoes praticas (arquivos de app, dependencias, README) e otimizacao para workloads pesados em ZeroGPU.

Fluxo principal (workflow)

1) Coletar contexto minimo

• Confirmar SDK (preferir Gradio para ZeroGPU) e nome do Space/repo.
• Confirmar necessidade de ZeroGPU, Storage persistente e Secrets/Env.
• Confirmar entradas/saidas principais do app e tamanho tipico dos PDFs.
• Identificar limites de tempo de execucao por job e requisitos de concorrencia.

2) Configurar README.md (YAML)

• Escrever o bloco YAML do README.md com sdk, app_file, python_version, sdk_version e title.
• Definir suggested_hardware e suggested_storage quando quiser orientar duplicacoes.
• Ajustar startup_duration_timeout quando o boot inicial for pesado.
• Usar preload_from_hub quando modelos/arquivos grandes precisarem baixar no build.

Exemplo minimo (adaptar):

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title: Docling Space
emoji: ":page_facing_up:"
colorFrom: blue
colorTo: green
sdk: gradio
app_file: app.py
python_version: 3.10
sdk_version: 4.44.1
suggested_hardware: "cpu-basic"
suggested_storage: "small"
startup_duration_timeout: 45m
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3) Configurar dependencias

• Declarar pacotes Python em requirements.txt.
• Usar pre-requirements.txt se precisar atualizar pip/compiladores antes.
• Usar packages.txt para dependencias Debian (ex.: libs de imagem/PDF).

4) Implementar/ajustar app.py

• Estruturar processamento de PDF em etapas curtas e isoladas.
• Reduzir uso de memoria com:
  • Processamento por paginas/lotes.
  • Liberacao explicita de objetos grandes.
  • Escrita de artefatos intermediarios em /data quando houver storage persistente.
• Controlar concorrencia para evitar OOM:
  • Limitar workers e tamanho de fila no Gradio.
  • Evitar processar multiplos PDFs longos em paralelo.

5) ZeroGPU e gestao de filas

• Usar @spaces.GPU para funcoes GPU-bound.
• Definir duration para otimizar prioridade de fila.
• Implementar duracao dinamica baseada no tamanho do PDF (paginas, MB, etc.).
• Evitar torch.compile; preferir AOT se necessario.

Exemplo de duracao dinamica (adaptar ao fluxo real):

import spaces

def duration_from_pages(pages_count: int) -> int:
    base = 30
    per_page = 2
    return base + per_page * pages_count

@spaces.GPU(duration=duration_from_pages)
def process_pdf(file_path: str, pages_count: int):
    ...

6) Secrets/Env e Storage persistente

• Criar variaveis e secrets no Settings do Space; evitar hard-code.
• Ler variaveis com os.getenv (Gradio/Spaces padrao).
• Quando houver storage persistente:
  • Usar /data para cache e outputs.
  • Definir HF_HOME=/data/.huggingface para evitar downloads repetidos.

7) Deploy por repositorio

• Manter app.py, requirements.txt, README.md na raiz do repo.
• Lembrar que cada git push dispara rebuild.
• Documentar no README instrucoes de uso e limites conhecidos (ex.: tamanho maximo de PDF).

8) Troubleshooting (build/memoria)

• Build falhando: validar requirements.txt, pre-requirements.txt, packages.txt.
• Timeouts de startup: ampliar startup_duration_timeout no YAML.
• OOM: reduzir concorrencia, baixar batch size, usar /data para evitar memoria RAM.
• ZeroGPU lento: diminuir duration quando possivel e reduzir cargas GPU por job.

Recursos

• Referencia oficial local: references/hf_spaces_docs.md
  • Usar para checar fatos especificos sobre ZeroGPU, Storage, Secrets/Env e YAML do README.