Servicio de recomendaciones (experimental)

Experimental

El servicio de recomendaciones está en la versión 0.0.1. Sus algoritmos, sus ajustes y los recursos que necesita todavía pueden cambiar entre actualizaciones.

El servicio de recomendaciones es opcional. Se publica con el nombre TypeType Signals. Permite que cada usuario construya su página de inicio con un algoritmo que elige y ajusta. Consulta Elegir tu algoritmo para ver lo que obtienen los usuarios.

Una pila sin él se comporta exactamente como antes y no muestra ninguna opción. Con él, tres interruptores quedan en manos distintas:

tú instalas el servicio;
el administrador lo activa para la instancia;
cada usuario lo activa para sí mismo.

Nombres de la interfaz

La interfaz de TypeType todavía no está traducida al español. Los nombres de botones y secciones se dan aquí tal como aparecen, en inglés.

Antes de empezar

Recurso	Cantidad	Cómo comprobarlo
Memoria	Alrededor de 1 GB en reposo, limitada a 2 GB por defecto (`RECOMMENDER_MEMORY_LIMIT`)	`free -h`, columna `available`
Disco	Alrededor de 550 MB para el modelo de lenguaje y unos 330 MB para la imagen	`df -h /var/lib/docker`
Red	Acceso a Internet en el primer arranque, para descargar el modelo desde Hugging Face. El servicio nunca habla con YouTube.
TypeType	Una pila instalada con el instalador o con el archivo Compose compatible	`docker compose ps` en el directorio de la pila

Lo que cambia en tu pila al añadirlo:

un contenedor nuevo, typetype-recommender;
un volumen nuevo, recommender_models, para el modelo;
una base de datos nueva, typetype_recommender, en el PostgreSQL que ya tienes;
el servicio postgres pasa de postgres:17 a pgvector/pgvector:pg17, el mismo PostgreSQL 17 con la extensión pgvector, sobre el mismo volumen de datos. PostgreSQL se reinicia una vez: la instancia no está disponible durante unos segundos;
Server se vuelve a crear con la dirección del servicio.

Tus datos existentes no se migran ni se reescriben. Aun así, haz antes una copia de seguridad de la base de datos, como antes de cualquier cambio en la pila: consulta Mantenimiento.

Los comandos de esta página usan $STACK_DIR para el directorio donde está tu pila. Defínela una vez en tu terminal. ~/typetype-stack es solo el valor por defecto del instalador: pon el directorio que elegiste, sea cual sea. Consulta Elegir el directorio.

STACK_DIR=~/typetype-stack

Elige una de las tres formas siguientes.

A. Instancia nueva, con el instalador

Ejecuta el instalador con el servicio de recomendaciones:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/TypeType-Video/TypeType/main/scripts/install-stack.sh | bash -s -- --recommender

Sin --recommender, el instalador pregunta, y responde que no si solo pulsas Intro:

text

[install] Optional: the recommender (experimental) lets each user pick the algorithm of their home page.
[install] It needs about 2 GB of memory and 1 GB of disk, and downloads a language model on first start.
Add the experimental recommender? [y/N]:

El instalador confirma la elección y pregunta antes de arrancar nada:

text

[install] Recommender (experimental) added to the stack.
[install] Validating the resolved Compose stack...
Proceed with Docker pull + startup in <tu directorio de la pila>? [y/N]:

Responde y.

Espera. El primer arranque descarga la imagen y después el modelo. El instalador espera hasta 15 minutos a que todos los servicios estén sanos, en lugar de los 3 habituales. Termina con:
text
```
Done. Open http://localhost:8082
```
Pasa a Comprobar que funciona.

El instalador ha puesto RECOMMENDER_ENABLED=true en .env, así que la opción ya se ofrece en la instancia.

B. Instancia existente, con el instalador

Vuelve a ejecutar el instalador con el directorio de tu pila. Hace una copia de los archivos que gestiona, conserva tu .env y tu docker-compose.override.yml, y añade el servicio de recomendaciones.

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/TypeType-Video/TypeType/main/scripts/install-stack.sh | bash -s -- --recommender --dir "$STACK_DIR"

Cuenta con unos segundos sin servicio mientras PostgreSQL y Server se reinician, y después pasa a Comprobar que funciona.

C. Instancia existente, a mano

Úsalo si gestionas la pila tú mismo, por ejemplo con Dockge.

Ve al directorio de la pila y comprueba que el archivo del servicio está ahí:

cd "$STACK_DIR"
ls docker-compose.recommender.yml

Si falta, tus archivos de la pila son anteriores al servicio. Descárgalo:

curl -fsSLO https://raw.githubusercontent.com/TypeType-Video/TypeType/main/docker-compose.recommender.yml

Indica a la pila que lo ofrezca. En .env, pon:
dotenv
```
RECOMMENDER_ENABLED=true
```
Esta línea es también la que hace que el instalador conserve el servicio en una actualización posterior.
Recrea PostgreSQL con el overlay para usar la imagen con pgvector; el volumen de datos existente se conserva:
sh
```
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.recommender.yml up -d --wait postgres
```
En ARM64, añade -f docker-compose.arm64.yml entre los archivos Compose.
Después crea la base de datos y el secreto compartido:
sh
```
COMPOSE_RECOMMENDER_FILE=docker-compose.recommender.yml ./scripts/run-stack-init.sh
```
La salida termina con:
text
```
CREATE DATABASE
CREATE EXTENSION
```
En una segunda ejecución, CREATE DATABASE no aparece y la línea de la extensión indica que ya existe. Ambos casos son normales.
Si gestionas el secreto compartido por tu cuenta, puedes crear la base de datos directamente con docker exec en vez de usar el script de inicialización:
sh
```
RECOMMENDER_DATABASE=typetype_recommender
DB_CONTAINER="$(docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.recommender.yml ps -q postgres)"
test -n "$DB_CONTAINER"
docker exec -i -e "RECOMMENDER_DATABASE=$RECOMMENDER_DATABASE" "$DB_CONTAINER" sh -eu <<'SH'
export PGPASSWORD="$POSTGRES_PASSWORD"
psql -v ON_ERROR_STOP=1 -U "$POSTGRES_USER" -d "$POSTGRES_DB" -v recommender_database="$RECOMMENDER_DATABASE" <<'SQL'
SELECT format('CREATE DATABASE %I', :'recommender_database')
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1 FROM pg_database WHERE datname = :'recommender_database'
)
\gexec
SQL
psql -v ON_ERROR_STOP=1 -U "$POSTGRES_USER" -d "$RECOMMENDER_DATABASE" -c 'CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector'
SH
```
Usa en RECOMMENDER_DATABASE el mismo valor que en .env. Este comando solo crea la base de datos y la extensión; no crea /run/typetype-secrets/recommender_internal_token. Usa el script de inicialización anterior salvo que ya hayas creado ese secreto compartido. Si su contenedor de PostgreSQL no forma parte de este proyecto Compose, asigna a DB_CONTAINER su nombre o ID. En ARM64, añade -f docker-compose.arm64.yml a los comandos Compose anteriores.
Arranca el servicio y vuelve a crear Server:
sh
```
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.recommender.yml up -d --wait --wait-timeout 900
```
En un host ARM64, nombra también el archivo ARM64, como ya haces: -f docker-compose.yml -f docker-compose.arm64.yml -f docker-compose.recommender.yml.
Pasa a Comprobar que funciona.

Nombra los dos archivos a partir de ahora

Cada comando docker compose de esta pila debe nombrar también docker-compose.recommender.yml. Un comando que solo nombra docker-compose.yml con --remove-orphans elimina el servicio de recomendaciones.

Gracias a @Toastienergy, cuyos comentarios sobre una pila Compose gestionada a mano ayudaron a aclarar estos pasos.

Docker rootless con un directorio de modelos montado desde el host

TypeType Signals guarda la caché del modelo en /models y se ejecuta en el contenedor como UID/GID 10001:10001. El volumen Docker con nombre recommender_models no necesita cambios de propietario en el host. Si montas un directorio del host con Docker rootless, los ID del contenedor se traducen a otros ID en el host. No copies los valores de otra máquina.

Con el contenedor de recomendaciones en ejecución, encuentra los ID del host correspondientes a 10001:10001 dentro del contenedor:

RECOMMENDER_CONTAINER="$(docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.recommender.yml ps -q typetype-recommender)"
PID="$(docker inspect -f '{{.State.Pid}}' "$RECOMMENDER_CONTAINER")"
HOST_UID="$(awk -v id=10001 '$1 <= id && id < $1 + $3 { print $2 + id - $1; exit }' "/proc/$PID/uid_map")"
HOST_GID="$(awk -v id=10001 '$1 <= id && id < $1 + $3 { print $2 + id - $1; exit }' "/proc/$PID/gid_map")"
printf 'Propietario del host asignado: %s:%s\n' "$HOST_UID" "$HOST_GID"

Define MODEL_PATH como el directorio dedicado del host montado en /models; aplica esos permisos y comprueba que el servicio pueda escribir:

sudo chown -R "$HOST_UID:$HOST_GID" "$MODEL_PATH"
docker exec "$RECOMMENDER_CONTAINER" test -w /models

Cambia los permisos solo del directorio dedicado a modelos, no de una ruta padre compartida.

Comprobar que funciona

Ejecuta estos comandos desde el directorio de la pila. Todos nombran los dos archivos Compose, sea cual sea la forma en que instalaste: docker compose a secas solo conoce los servicios de docker-compose.yml. En un host ARM64, añade -f docker-compose.arm64.yml entre los dos.

cd "$STACK_DIR"

El contenedor está sano:
sh
```
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.recommender.yml ps typetype-recommender
```
La columna STATUS debe decir Up ... (healthy). (health: starting) significa que el modelo todavía se está descargando o cargando.

Su registro muestra un arranque completo:

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.recommender.yml logs typetype-recommender

text

INFO:     Started server process [1]
INFO:     Waiting for application startup.
Warning: You are sending unauthenticated requests to the HF Hub. Please set a HF_TOKEN to enable higher rate limits and faster downloads.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8190 (Press CTRL+C to quit)

El aviso sobre el HF Hub es normal: el modelo es público y no necesita ningún token. La pausa antes de Application startup complete es la descarga.

Server lo alcanza:

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.recommender.yml exec -T typetype-server wget -qO- http://127.0.0.1:8080/version/recommender

json

{"service":"recommender","version":"0.0.1","revision":"...","shortRevision":"...","buildTime":"..."}

Una respuesta vacía o un error significa que Server no ve el servicio: consulta Solución de problemas.

La instancia lo anuncia:

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.recommender.yml exec -T typetype-server wget -qO- http://127.0.0.1:8080/instance

La respuesta contiene:

json

"recommender":{"installed":true,"enabled":true,"experimental":true}

installed es verdadero en cuanto Server conoce el servicio. enabled es el interruptor de la instancia, descrito a continuación.

En la aplicación web, Settings y después About muestra una línea Algorithm con la versión 0.0.1.

Activarlo

Instalar el servicio no muestra nada a los usuarios hasta que la instancia lo ofrece.

Inicia sesión como administrador y abre la consola de administración.
Abre la sección Recommender.
Activa Offer the experimental home page. Ya está activado si .env contiene RECOMMENDER_ENABLED=true.
Recarga la aplicación web: Algorithm aparece en el menú.

Después pruébalo con tu propia cuenta:

Abre Algorithm.
Activa Build my home page with an algorithm I choose.
Vuelve a la página de inicio. En una cuenta vacía aparece una tarjeta de bienvenida; importa datos o mira algunos vídeos primero.
Abre Algorithm de nuevo y después How the last home page was built: debe mostrar las fuentes consultadas y los vídeos encontrados.

Cada usuario tiene que hacer lo mismo para sí, salvo que actives On for everyone by default.

La sección Recommender de la consola de administración reúne todo lo que decide un administrador:

Control	Efecto
Offer the experimental home page	Desactivado, todos conservan la página de inicio habitual y la página Algorithm desaparece. Activado, cada usuario elige activarlo.
On for everyone by default	Desactivado por defecto. Activado, cada usuario obtiene de inmediato la página de inicio por algoritmo y puede desactivarla.
Algorithms offered	Los algoritmos que los usuarios pueden elegir. Ninguno marcado significa todos.
Preselected algorithm	El que tiene un usuario antes de elegir. The service's own choice sigue `RECOMMENDER_DEFAULT_ALGORITHM`.
Answer time allowed (ms)	Cuánto puede tardar una llamada al servicio. `0` conserva el valor fijado en la instalación.
Video requests to YouTube per minute	Consulta Lo que pide a YouTube. `0` conserva el valor fijado en la instalación.

Debajo, State of the service indica si responde y en cuántos milisegundos, el tiempo medio para construir una página (repartido entre el algoritmo y las fuentes de YouTube), las páginas servidas y cuántas salieron de la caché, cuántas veces un visitante recibió en su lugar la página de inicio habitual, y las peticiones de vídeos enviadas y retenidas en este minuto. También muestra cuántos usuarios activaron la opción, por algoritmo, y las opiniones que eligieron enviar. Ninguna opinión nombra a su autor. Los contadores vuelven a cero cuando Server se reinicia.

Lo que guarda

Los datos de tus usuarios permanecen en la base de datos de Server. El servicio de recomendaciones no tiene cuentas y no sabe quién es un usuario.

Qué	Dónde	Durante cuánto tiempo
Los vectores de títulos de vídeos públicos	Su propia base de datos PostgreSQL, tabla `title_vectors`	Hasta que se borren. No se nombra a ningún usuario.
Datos públicos de vídeos enviados por Server	Su propia base de datos PostgreSQL, tabla `catalogue_videos`	Hasta que se borre la fila; los datos nuevos sustituyen a los anteriores. No se vincula a una cuenta.
El historial de un usuario, enviado por Server con una clave	La memoria y la caché compartida	Memoria: caduca tras 30 minutos de inactividad y se purga en la siguiente solicitud de historial o recomendación; caché compartida: 30 minutos desde el envío
El plan de una página en construcción	La memoria y la caché compartida	2 minutos
Lo que se dedujo de un historial	Solo la memoria	10 minutos, mientras el historial no cambie

El catálogo guarda el ID del vídeo, el título, la URL del canal, la categoría, hasta 12 etiquetas y hasta 300 caracteres de descripción. No tiene caducidad automática.

Server guarda además cada página de inicio construida en Dragonfly durante 30 minutos, y la elección de algoritmo, las correcciones y las opiniones de cada usuario en su propia base de datos. La exportación de un usuario incluye sus elecciones y opiniones.

El servicio puede reiniciarse en cualquier momento. Server vuelve a enviar el historial y la página siguiente se construye con normalidad.

Lo que pide a YouTube

El servicio de recomendaciones no envía nada a YouTube. Le dice a Server qué fuentes necesita una página (los vídeos de un canal, una búsqueda, los vídeos relacionados con uno), y Server las obtiene con su extracción habitual, detrás de su caché compartida.

Server limita lo que el servicio puede hacerle abrir:

Variable	Por defecto	Función
`RECOMMENDER_STREAM_REQUESTS_PER_MINUTE`	`15`	Vídeos que el servicio puede hacer que Server abra en el proveedor en un minuto, para toda la instancia. Quien pulsa reproducir nunca queda limitado por este ajuste.

Cuando el proveedor rechaza una petición, el servicio no pide ningún vídeo durante un rato, para no alargar nunca un rechazo a quienes están viendo vídeos. Una página construida en ese tiempo simplemente tiene menos fuentes.

Ajustes

Estos valores de la pila se leen de .env:

Variable	Por defecto	Función
`RECOMMENDER_ENABLED`	`false`	Ofrece el servicio en la instancia. La consola de administración puede cambiarlo después.
`RECOMMENDER_MEMORY_LIMIT`	`2g`	Límite de memoria del contenedor
`RECOMMENDER_DEFAULT_ALGORITHM`	`signals`	El algoritmo preseleccionado para quien no ha elegido
`RECOMMENDER_DATABASE`	`typetype_recommender`	Nombre de la base de datos propia del servicio
`RECOMMENDER_CACHE_URL`	`redis://dragonfly:6379`	Caché compartida del servicio
`RECOMMENDER_THREADS`	hasta 8	Hilos de CPU del modelo de lenguaje
`TYPETYPE_RECOMMENDER_IMAGE`	imagen estable	Imagen alternativa, para un despliegue fijado o una vuelta atrás
`TYPETYPE_POSTGRES_VECTOR_IMAGE`	`pgvector/pgvector:pg17`	Imagen de PostgreSQL que incluye `pgvector`
`TYPETYPE_RECOMMENDER_PORT`	`8190`	Puerto en el que escucha el servicio, dentro de la red de Compose

El lado de Server de la integración también se ajusta:

Variable	Por defecto	Función
`RECOMMENDER_REQUEST_TIMEOUT_MS`	`2500`	Cuánto puede tardar una llamada al servicio
`RECOMMENDER_PAGE_DEADLINE_MS`	`4000`	Cuánto espera un visitante una página antes de que se muestre la página de inicio habitual; la página sigue construyéndose para la visita siguiente
`RECOMMENDER_PAGE_TTL_SECONDS`	`1800`	Cuánto se conserva una página construida
`RECOMMENDER_PAGE_VARIANTS`	`3`	Páginas conservadas por usuario, para que una actualización muestre otra al instante
`RECOMMENDER_RELATED_TTL_SECONDS`	`86400`	Cuánto se conservan los vídeos relacionados con uno
`RECOMMENDER_SEARCH_TTL_SECONDS`	`21600`	Cuánto se conserva un resultado de búsqueda
`RECOMMENDER_CHANNEL_TTL_SECONDS`	`1800`	Cuánto se conservan los vídeos de un canal
`RECOMMENDER_SOURCE_PARALLELISM`	`6`	Fuentes de una misma página obtenidas a la vez

El archivo del servicio solo transmite los valores anteriores. El servicio lee otros, que se fijan con un archivo de override de Compose sobre typetype-recommender:

Variable	Por defecto	Función
`RECOMMENDER_HISTORY_TTL_SECONDS`	`1800`	La memoria se limpia en la siguiente solicitud después del tiempo de inactividad; el TTL de la caché compartida empieza al enviarlo
`RECOMMENDER_HISTORY_ITEMS_KEPT`	`400000`	Visualizaciones y "me gusta" de todos los historiales mantenidos en memoria a la vez, unos 0,5 MB por cada 1000
`RECOMMENDER_PLAN_TTL_SECONDS`	`120`	Cuánto se conserva el plan de una página
`RECOMMENDER_PROFILE_TTL_SECONDS`	`600`	Cuánto se conserva lo deducido de un historial sin cambios; `0` lo desactiva
`RECOMMENDER_EMBED_BUDGET`	`100`	Títulos nuevos que el modelo lee como máximo en una petición
`RECOMMENDER_MAX_TITLES`	`2000`	Títulos que lee un perfil como máximo
`RECOMMENDER_EMBEDDING_MODEL`, `RECOMMENDER_EMBEDDING_FILE`	mpnet multilingüe, fp16	El modelo de lenguaje y su variante
`RECOMMENDER_DATABASE_POOL`	`4`	Conexiones mantenidas con la base de datos
`RECOMMENDER_CACHE_TIMEOUT_MS`	`2000`	Cuánto puede tardar una llamada a la caché

Una variable vacía cuenta como no definida.

yaml

services:
  typetype-recommender:
    environment:
      RECOMMENDER_PARALLEL_BATCHES: "3"

Guárdalo como docker-compose.override.yml en el directorio de la pila; el instalador conserva ese archivo y lo aplica al final.

Memoria frente a velocidad

Con sus valores por defecto, el servicio se mantiene por debajo de 2 GB. En un host que puede darle 4 GB, dos ajustes del servicio lo hacen más rápido cuando llegan muchas personas nuevas a la vez, a costa de memoria:

Variable	Por defecto	Efecto
`RECOMMENDER_PARALLEL_BATCHES`	`1`	Lotes de títulos que pasan por el modelo a la vez. `3` atiende a una multitud de personas nuevas alrededor de un tercio más rápido, con unos 0,8 GB más en el pico.
`RECOMMENDER_ONNX_ARENA`	`0`	`1` deja que el modelo conserve la memoria de sus lotes más grandes: alrededor de un 10 % más rápido con mucha gente, unos 1,3 GB más.

Sube RECOMMENDER_MEMORY_LIMIT al mismo tiempo.

Actualizarlo

Con el instalador, actualiza como siempre. Conserva el servicio porque .env contiene RECOMMENDER_ENABLED=true:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/TypeType-Video/TypeType/main/scripts/install-stack.sh | bash -s -- --yes --dir "$STACK_DIR"

A mano, descarga las imágenes y vuelve a crear con los dos archivos:

cd "$STACK_DIR"
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.recommender.yml pull
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.recommender.yml up -d --wait --wait-timeout 900

El modelo permanece en su volumen: una actualización no lo descarga de nuevo. Repite después las comprobaciones de Comprobar que funciona: la línea de versión te dice qué versión responde.

Quitarlo

En .env, pon RECOMMENDER_ENABLED=false, para que el instalador no lo vuelva a añadir en la próxima actualización.
Vuelve a crear la pila sin el archivo del servicio:
sh
```
cd "$STACK_DIR"
docker compose -f docker-compose.yml up -d --remove-orphans --wait
```
El contenedor del servicio se elimina, PostgreSQL vuelve a postgres:17 y Server se vuelve a crear sin la dirección del servicio. La página de inicio vuelve a ser la habitual para todos y la página Algorithm desaparece.

Comprueba:

docker compose exec -T typetype-server wget -qO- http://127.0.0.1:8080/instance

La respuesta contiene ahora "recommender":{"installed":false,.

Las elecciones, correcciones y opiniones de los usuarios permanecen en la base de datos de Server, por si vuelves a añadir el servicio. El servicio nunca guardó nada más de ellos.

Para recuperar el espacio en disco, si quieres:

docker volume ls | grep recommender_models
docker volume rm <nombre mostrado arriba>
docker compose exec -T postgres sh -c 'psql -U "$POSTGRES_USER" -d "$POSTGRES_DB" -c "DROP DATABASE typetype_recommender"'

Solución de problemas

Lee primero el registro del servicio:

cd "$STACK_DIR"
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.recommender.yml logs --tail 100 typetype-recommender

Lo que ves	Causa	Qué hacer
`STATUS` se queda en `(health: starting)` durante minutos en el primer arranque	El modelo, de unos 550 MB, se está descargando	Espera. El registro muestra `Application startup complete` cuando termina.
El registro muestra un error de red antes de `Application startup complete`	No se pudo descargar el modelo desde Hugging Face	Da acceso a Internet al contenedor para el primer arranque. Después el modelo se lee del volumen.
`no such service: typetype-recommender`	El comando solo nombra `docker-compose.yml`	Añade `-f docker-compose.recommender.yml`.
El contenedor muere y se reinicia, `OOMKilled` en `docker inspect`	Alcanzó `RECOMMENDER_MEMORY_LIMIT`	Sube el límite, o conserva los valores por defecto de Memoria frente a velocidad.
`/version/recommender` no responde nada	Server no se volvió a crear con el archivo del servicio, o falta el secreto compartido	Repite los dos comandos de C. A mano, pasos 3 y 4.
Algorithm no está en el menú	La instancia no lo ofrece	Consola de administración, Recommender, Offer the experimental home page; después recarga la página.
La página de inicio sigue siendo la habitual	La página no estuvo lista a tiempo, o la cuenta no tiene datos	Recarga pasados unos segundos. En la consola de administración, Returns to the standard home page cuenta cuántas veces ocurre.
State of the service dice Not answering	El servicio está parado o todavía arranca	Comprueba su estado y su registro como arriba. Mientras tanto, las páginas de inicio son las habituales.

Servicio de recomendaciones (experimental) ​

Antes de empezar ​

A. Instancia nueva, con el instalador ​

B. Instancia existente, con el instalador ​

C. Instancia existente, a mano ​

Docker rootless con un directorio de modelos montado desde el host ​

Comprobar que funciona ​

Activarlo ​

Lo que guarda ​

Lo que pide a YouTube ​

Ajustes ​

Memoria frente a velocidad ​

Actualizarlo ​

Quitarlo ​

Solución de problemas ​

Referencias ​

Servicio de recomendaciones (experimental)

Antes de empezar

A. Instancia nueva, con el instalador

B. Instancia existente, con el instalador

C. Instancia existente, a mano

Docker rootless con un directorio de modelos montado desde el host

Comprobar que funciona

Activarlo

Lo que guarda

Lo que pide a YouTube

Ajustes

Memoria frente a velocidad

Actualizarlo

Quitarlo

Solución de problemas

Referencias