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decorators.py
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# decorators.py
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import
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def wrapper(*args, **kwargs):
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try:
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# Verifica si la GPU está disponible, si no lanza un error controlado
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if torch.cuda.is_available():
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device = torch.device('cuda')
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print("GPU disponible. Ejecutando en GPU.")
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else:
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raise RuntimeError("No se detecta la GPU. Asegúrate de que los drivers CUDA están instalados y configurados correctamente.")
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# Pasar el dispositivo a la función como argumento
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kwargs['device'] = device
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result = [None]
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exception = [None]
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def target():
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try:
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-
result[0] = func(*args, **kwargs)
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31 |
-
except Exception as e:
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32 |
-
exception[0] = e
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# Ejecutar la función en un hilo separado
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thread = threading.Thread(target=target)
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thread.start()
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thread.join(duration)
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if thread.is_alive():
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40 |
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raise TimeoutError(f"La ejecución de la función excedió {duration} segundos.")
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if exception[0]:
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raise exception[0]
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-
return result[0]
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44 |
-
except RuntimeError as e:
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45 |
-
print(f"Error: {str(e)}")
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46 |
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raise e # Lanzar el error de GPU para que se maneje adecuadamente
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47 |
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return wrapper
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-
return decorator
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# decorators.py
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import spaces
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# Decorador personalizado que usa GPU si está disponible
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+
def gpu_decorator(duration=100):
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+
def decorator(func):
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+
@spaces.GPU(duration=duration)
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9 |
+
def wrapper(*args, **kwargs):
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+
return func(*args, **kwargs)
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11 |
+
return wrapper
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12 |
+
return decorator
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