[project]
name = "enlace"
version = "0.1.0"
description = "Modelo de lenguaje propio, entrenado desde cero, para asistencia general y familiar en español."
requires-python = ">=3.11"

# Las versiones se pinean con cuidado: el salto a Blackwell (RTX 5090, sm_120)
# exige torch >= 2.7 con CUDA 12.8. Turing (RTX 2060, sm_75) funciona con
# cualquier torch reciente. Ver configs/hardware/ y docs/HARDWARE.md.
dependencies = [
    "torch>=2.5",
    "pydantic>=2.7",
    "omegaconf>=2.3",
    "numpy>=1.26",
]

[project.optional-dependencies]
data = [
    "datasets>=2.20",       # streaming del corpus; nunca se baja entero
    "tokenizers>=0.20",
    "fasttext-wheel>=0.9",  # filtro de idioma
    "datasketch>=1.6",      # deduplicación MinHash
]
distill = [
    # Solo para generar el dataset SFT (Etapa 3) con la Batch API. No hace falta
    # en el servidor de entrenamiento: enlace/data/distill.py importa el SDK de
    # forma perezosa para que el paquete funcione sin él.
    "anthropic>=0.69",
]
dev = [
    "pytest>=8.0",
    "ruff>=0.6",
    "yamllint>=1.35",
]

[build-system]
requires = ["hatchling"]
build-backend = "hatchling.build"

[tool.hatch.build.targets.wheel]
packages = ["enlace"]

[tool.pytest.ini_options]
testpaths = ["tests"]
addopts = "-q"

[tool.ruff]
line-length = 100
target-version = "py311"

[tool.ruff.lint]
select = ["E", "F", "I", "UP", "B"]