Metadata-Version: 2.4
Name: balthu_tools
Version: 0.1.0
Summary: Caja de herramientas de IA: STT, TTS, LLM y más, cada una como una clase Python
Author: Balthu
License-Expression: MIT
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.10
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: faster-whisper>=1.2.1
Requires-Dist: piper-tts>=1.6.0
Requires-Dist: transformers>=5.14.1
Requires-Dist: torch>=2.13.0
Requires-Dist: accelerate>=1.14.0
Requires-Dist: pydub>=0.25.1
Requires-Dist: sounddevice>=0.5.5
Requires-Dist: scipy>=1.15.3
Requires-Dist: mediapipe>=1.0.0
Requires-Dist: opencv-contrib-python>=5.0.0.93
Dynamic: license-file

# balthu_tools

Caja de herramientas de IA en Python: clases listas para usar de Speech-to-Text (STT), Text-to-Speech (TTS), modelos de lenguaje (LLM) y visión por computadora, pensadas para correr en local.

## Instalación

```bash
pip install balthu_tools
```

## Uso

### STT (Speech-to-Text) — Faster-whisper

```python
from balthu_tools import STT

stt = STT(
    version="small",
    device="cpu",
    type="int8",
    language="es",
    task="transcribe",
    filter=True,
    word_timestamps=False,
    beam_size=5,
    promt=None,
    condition=True
)

texto = stt.audio("audio.wav")
print(texto)
```

### TTS (Text-to-Speech) — Piper

```python
from balthu_tools import TTS

tts = TTS("voces/tu_modelo.onnx")
tts.voice("salida.wav", "Hola, esto es una prueba")
```

### LLM — Hugging Face Transformers

```python
from balthu_tools import LLM

llm = LLM(
    model="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
    system="Sos un asistente útil."
)

inputs = llm.tokenizador("Hola, ¿cómo estás?")
respuesta = llm.balthu(inputs)
print(respuesta)
```

## Requisitos

- Python 3.10 o superior
- [ffmpeg](https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/) instalado en el sistema (necesario para conversión de audio con `pydub`)

## Licencia

MIT — ver el archivo `LICENSE`.
