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title: Multimodal Network Designer
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sdk: gradio
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Multimodal Neural Network Designer & Dataset Generator

Descripción

Este Space permite diseñar encabezados de datasets multimodales y generar CSVs combinando datasets públicos de HuggingFace.
Soporta tareas de NLP, Visión, Audio, RAG y más, con una interfaz en español y lógica automatizada.

Características Principales

Selección de Tareas:
- Elige entre tareas multimodales (ej. "Clasificación de texto", "Detección de objetos").
- Las opciones se actualizan automáticamente desde HuggingFace Datasets.
Generación Inteligente de Encabezados:
- Crea encabezados de CSV basados en las tareas seleccionadas.
- Ejemplo: id,text_input,text_output,label.
Búsqueda de Datasets:
- Encuentra datasets compatibles con tus tareas (ej. imdb para clasificación de texto).
- Filtra por licencia (MIT, Apache) y tamaño (small, medium, large).
Generación de CSV:
- Combina datos de múltiples datasets en un solo CSV.
- Paginación para manejar grandes volúmenes de datos.
Actualización Automática:
- Refresca modalidades_tareas.json con tareas y columnas reales de HuggingFace.

Requisitos

Python 3.8+
Dependencias:
```
pip install -r requirements.txt
```

Flujo de Trabajo Técnico

modalidades_tareas.json : Define tareas en inglés (ej. text-classification) y sus columnas asociadas. Nombres en español se mapean automáticamente usando un diccionario interno.
Búsqueda en HuggingFace : Usa tags oficiales (ej. task:text-classification) para encontrar datasets.
Mapeo de Columnas : Si un dataset no tiene una columna requerida, se rellena con valor_default.

Problemas Conocidos

JSON Corrupto : Si modalidades_tareas.json no existe, pulsa "Actualizar Modalidades desde HuggingFace".
Datasets Incompatibles : Algunos datasets pueden no tener columnas esperadas (ej. image en lugar de imagen_path).
API Key : No es necesaria para datasets públicos, pero podría requerirse para modelos premium.

Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference