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fn_registry/python/pyproject.toml
T
egutierrez b10c545479 feat(datascience): GLiNER entity extractor (zero-shot NER) drop-in con LLM
Funciones nuevas en python/functions/datascience/:
- gliner_load_model: carga + cachea modelo GLiNER por (name, device).
  device='auto' resuelve a cuda/cpu segun torch.cuda.is_available, sin
  fallar si torch no esta instalado. ImportError claro si falta gliner.
- extract_entities_gliner: contrato drop-in de extract_entities_llm
  (mismo entity_schema, mismo list[EntityCandidate]). El caller inyecta
  el modelo (cargado UNA vez por proceso). Anota offsets start/end en
  attributes para reconciliar con extract_iocs (issue 0040).

Diferencias vs LLM extractor:
- 50-200x mas rapido en GPU, 0 USD/token.
- Malo con IoCs tecnicos (lo cubre 0037).
- Threshold y flat_ner ajustables por dominio.

pyproject.toml: gliner como extra opcional `[nlp]` para no inflar el
.venv de quien no use NER. Instalacion: `uv pip install -e '.[nlp]'`.

Refs #0038 — Desbloquea 0039 (GLiREL) y 0040 (pipeline hibrido).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-30 16:33:38 +02:00

31 lines
654 B
TOML

[project]
name = "fn-registry-python"
version = "0.1.0"
description = "Funciones Python del fn-registry: Metabase API, ML, utilidades"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.12"
dependencies = [
"cryptography>=46.0.6",
"fpdf2>=2.8.7",
"google-cloud-bigquery>=3.25",
"google-cloud-bigquery-datatransfer>=3.22.0",
"google-cloud-bigquery-storage>=2.27",
"google-cloud-storage>=3.10.1",
"httpx",
"openpyxl>=3.1.5",
"pypdf>=6.10.0",
"python-docx>=1.2.0",
"pyyaml>=6.0.3",
"xlrd>=2.0.2",
]
[project.optional-dependencies]
nlp = [
"gliner>=0.2.13",
]
[dependency-groups]
dev = [
"pytest>=9.0.2",
]