Configuración

LibreYOLO no tiene archivo de configuración. El comportamiento que no es un argumento de función se controla mediante variables de entorno y mediante un pequeño número de directorios convencionales, todos listados aquí.

Variables de entorno

Variable	Valor por defecto	Efecto
`LIBREYOLO_DATASETS_DIR`	`~/datasets`	Raíz de datasets. Se lee una sola vez al importar, en `libreyolo.data.DATASETS_DIR`
`LIBREYOLO_FASTER_COCO_EVAL`	sin definir	Sobrescribe el flag de validación `faster_coco_eval`. `1`, `true`, `yes` u `on` fuerza el backend rápido; cualquier otro valor lo desactiva; sin definir, se delega en el flag de la configuración
`LIBREYOLO_KERNELS`	sin definir	Selección de kernels. `off` o `reference` fuerza las implementaciones de referencia; cualquier otro valor selecciona solo las implementaciones registradas bajo ese nombre
`LIBREYOLO_QUANT_KERNELS`	sin definir	Alias heredado de `LIBREYOLO_KERNELS`, se lee solo cuando aquella está sin definir
`LIBREYOLO_HUB_KERNELS`	sin definir	`0`, `false`, `off` o `no` desactiva la carga de kernels desde Hugging Face Hub. Cualquier otro valor, incluido sin definir, la deja activada
`LIBREYOLO_MHR_PATH`	`~/.cache/libreyolo/mhr/mhr_model.pt`	Ubicación del modelo corporal MHR que usa la tarea `mesh`
`LIBRELABEL_ENABLE_LOCATE`	sin definir	Tiene que ser exactamente `1`, `true`, `yes` u `on` para exponer el asistente LocateAnything en la herramienta de etiquetado. Cualquier otro valor lo mantiene desactivado
`SAM_3D_BODY_PATH`	sin definir	Ruta al paquete SAM 3D Body para la familia mesh, cuando no se pasa al constructor
`HF_TOKEN`	sin definir	Token de acceso de Hugging Face, usado para repositorios restringidos

Apuntar la raíz de datasets a otro sitio

export LIBREYOLO_DATASETS_DIR=/data/datasetspython -c "from libreyolo.data import DATASETS_DIR; print(DATASETS_DIR)"

Leer el valor resuelto desde Python

from libreyolo.data import DATASETS_DIR # Por defecto es ~/datasets; LIBREYOLO_DATASETS_DIR lo sobrescribe al importar.print(DATASETS_DIR)

LIBREYOLO_DATASETS_DIR se lee al importar, así que definirla después de importar libreyolo.data no tiene efecto sobre DATASETS_DIR.

Los kernels del Hub se activan en dos partes. La descarga en tiempo de ejecución solo ocurre cuando el paquete opcional kernels está instalado, así que instalar libreyolo[hub-kernels] es la activación y LIBREYOLO_HUB_KERNELS=0 la desactivación. Una instalación sin ese extra no se ve afectada en ningún caso.

La selección de kernels también cortocircuita los imports: cuando LIBREYOLO_KERNELS fuerza off o reference, los proveedores acelerados incluidos en el árbol no se importan en absoluto. El registro que controlan estas tres variables está documentado en kernels.

Variables que define la biblioteca

Estas se escriben en lugar de leerse, así que definirlas a mano no es la vía soportada.

Variable	Definida por
`RANK`, `LOCAL_RANK`, `WORLD_SIZE`, `MASTER_ADDR`, `MASTER_PORT`	El ayudante de spawn de DDP, un valor por cada proceso worker
`CUDA_VISIBLE_DEVICES`	Se restringe temporalmente durante la configuración distribuida y luego se restaura
`PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK`	Los entrenadores EC la ponen a `1`, con `setdefault`, de modo que un valor ya existente gana
`MOMENTUM_ENABLED`	La define con `setdefault` el cargador de la familia mesh

LOCAL_RANK hace también de señal de modo distribuido: su presencia en el entorno es la forma en que el código de entrenamiento detecta que se está ejecutando bajo DDP.

Variables de los loggers

Los loggers opcionales de entrenamiento recurren a valores por defecto del entorno para el nombre del proyecto.

Variable	Valor por defecto	Usada por
`WANDB_PROJECT`	`libreyolo`	El logger de Weights and Biases, cuando no se pasa ningún proyecto
`COMET_PROJECT_NAME`	`libreyolo`	El logger de Comet, cuando no se pasa ningún proyecto

La autenticación en esos servicios sigue sus propias herramientas, no las de LibreYOLO.

Tokens

HF_TOKEN es el token de acceso de Hugging Face. Cuando está sin definir, el token se lee de ~/.cache/huggingface/token, que es donde lo escribe un login con la CLI de Hugging Face. Ambas vías funcionan.

Solo hace falta un token para repositorios restringidos. SAM 3 es el ejemplo que viene de serie: sus pesos se descargan de un repositorio restringido bajo una licencia propia, así que hay que aceptar los términos en la página del repositorio y la sesión tiene que estar autenticada.

Directorios

Ruta	Contenido
`weights/`	Checkpoints descargados, snapshots de Hugging Face descargados y artefactos exportados
`~/datasets`	Raíz de datasets, salvo que `LIBREYOLO_DATASETS_DIR` indique otra cosa
`~/.cache/huggingface/token`	Token de Hugging Face, cuando no está en `HF_TOKEN`
`~/.cache/libreyolo/mhr/mhr_model.pt`	Modelo corporal MHR, salvo que `LIBREYOLO_MHR_PATH` indique otra cosa
`runs/track/`	Salida por defecto de `model.track(save=True)`

weights/ es relativo al directorio de trabajo. Un nombre de archivo a secas se resuelve a través de él, así que LibreYOLO("LibreYOLO9t.pt") busca weights/LibreYOLO9t.pt y descarga ahí cuando no está. model.export() escribe en ese mismo directorio cuando no se indica output_path. Los niveles hermanos descargan snapshots de varios archivos en weights/<Prefix><size>/.

Comportamiento de las descargas

Las descargas de pesos se reintentan tres veces con backoff, se reanudan desde un archivo parcial y están protegidas por un archivo de bloqueo para que dos procesos no descarguen el mismo checkpoint a la vez. Una familia que descarga desde un host de terceros puede fijar un checksum y abortar ante una discrepancia.

Algunas descargas imprimen un aviso de licencia antes de empezar. Esos avisos forman parte de la ruta de descarga y no se pueden silenciar mediante configuración.

Backend de validación

model.val() acepta faster_coco_eval=True por defecto y recurre a pycocotools cuando el paquete no está instalado, avisando una sola vez. Definir LIBREYOLO_FASTER_COCO_EVAL sobrescribe el flag de cada llamada, que es lo que debería usar un banco de benchmarks que no puede tocar la configuración de cada ejecución. El backend que realmente se usó se indica en model.last_eval_backend.

Scripts de descarga de datasets

Un YAML de dataset puede llevar un campo download con código Python. No se ejecuta salvo que se pase allow_download_scripts=True a la llamada que lo lee, que es un argumento de función en val() y export() en lugar de una variable de entorno.