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 import gradio as gr
+from datasets import load_dataset
+import requests
 
-modalities_tasks = {
-    "NLP": ["Clasificación de Texto", "Generación de Texto", "Resumen", "Traducción", "QA"],
-    "Audio": ["Reconocimiento de Voz", "Clasificación de Audio", "Generación de Audio", "Separación de Fuentes"],
-    "Vision": ["Clasificación de Imágenes", "Detección de Objetos", "Segmentación", "Generación de Imágenes"],
-    "RAG": ["Búsqueda Semántica", "Generación Aumentada", "QA Contextual"],
-    "Code": ["Generación de Código", "Depuración", "Traducción entre Lenguajes"],
-    "Time Series": ["Predicción", "Detección de Anomalías", "Clasificación Temporal"],
-    "Graph": ["Predicción de Nodos", "Clasificación de Grafos", "Generación de Grafos"],
-    "Tabular": ["Regresión", "Clasificación", "Imputación de Datos"]
+# Diccionario de tareas por modalidad
+MODALIDAD_TAREAS = {
+    "NLP": ["Clasificación de texto", "Generación de texto", "Traducción", "Resumen"],
+    "Audio": ["Reconocimiento de voz", "Clasificación de audio", "Separación de fuentes"],
+    "Vision": ["Clasificación de imágenes", "Detección de objetos", "Segmentación"],
+    "RAG": ["Respuesta a preguntas", "Recuperación de información"],
+    "Code": ["Generación de código", "Completado de código"],
+    "Tabular": ["Clasificación tabular", "Regresión tabular"],
+    "Time Series": ["Predicción de series temporales"]
 }
 
-def generate_csv_header(*args):
-    # Lógica para generar encabezado multimodal
-    return "Encabezado generado: ID,Modalidad-Tarea1,Modalidad-Tarea2,..."
+# Función para actualizar las tareas según las modalidades seleccionadas
+def actualizar_tareas(modalidades_seleccionadas):
+    tareas_disponibles = []
+    for modalidad in modalidades_seleccionadas:
+        if modalidad in MODALIDAD_TAREAS:
+            tareas_disponibles.extend(MODALIDAD_TAREAS[modalidad])
+    return {tarea: False for tarea in set(tareas_disponibles)}
 
-def search_datasets():
-    # Lógica para buscar datasets en HuggingFace
-    return [["Dataset1", "Descripción1"], ["Dataset2", "Descripción2"]]
+# Función para generar el encabezado del CSV
+def generar_encabezado(modalidades_seleccionadas, tareas_seleccionadas):
+    columnas = []
+    for modalidad in modalidades_seleccionadas:
+        columnas.append(f"{modalidad.lower()}_input")
+        columnas.append(f"{modalidad.lower()}_output")
+    for tarea in tareas_seleccionadas:
+        columnas.append(f"{tarea.lower().replace(' ', '_')}_label")
+    return ",".join(columnas)
 
-def generate_dataset():
-    # Lógica para generar dataset multimodal
-    return "sample.csv"
+# Función para buscar datasets compatibles en HuggingFace
+def buscar_datasets(modalidades_seleccionadas, tareas_seleccionadas):
+    query = "+".join(modalidades_seleccionadas + tareas_seleccionadas)
+    url = f"https://huggingface.co/api/datasets?search={query}"
+    response = requests.get(url)
+    datasets = response.json()
+    resultados = []
+    for dataset in datasets:
+        resultados.append(f"- {dataset['id']}: {dataset['description']}")
+    return "\n".join(resultados)
 
+# Función para generar el dataset
+def generar_dataset(encabezado, datasets_seleccionados):
+    # Aquí puedes implementar la lógica para extraer datos reales de internet o datasets
+    # Por simplicidad, generaremos un dataset ficticio basado en el encabezado
+    columnas = encabezado.split(",")
+    filas = [",".join([f"valor_{i}" for i in range(len(columnas))])]
+    contenido_csv = "\n".join([encabezado] + filas)
+    return contenido_csv
+
+# Interfaz Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# 🧠 Diseñador de Modelos Multimodales")
-    
+    gr.Markdown("# Diseñador de Modelos de Redes Neuronales y Generador de Datasets Multimodales")
+
     # Panel 1: Selección de Modalidades
     with gr.Row():
-        gr.Markdown("## 1. Selección de Modalidades")
-        modality_components = []
-        for modality in modalities_tasks:
-            with gr.Column():
-                modality_components.append(
-                    gr.Checkbox(label=modality, interactive=True)
-                )
-
-    # Panel 2: Selección de Tareas
+        modalidades = list(MODALIDAD_TAREAS.keys())
+        modalidades_seleccionadas = gr.CheckboxGroup(choices=modalidades, label="Selecciona Modalidades")
+    
+    # Panel 2: Tareas Relacionadas
     with gr.Row():
-        gr.Markdown("## 2. Configuración de Tareas")
-        task_components = []
-        for modality in modalities_tasks:
-            with gr.Column(visible=False) as col:
-                task_dropdown = gr.Dropdown(
-                    choices=modalities_tasks[modality],
-                    label=f"Tareas para {modality}",
-                    interactive=True
-                )
-                task_components.append((col, task_dropdown))
+        tareas_disponibles = gr.CheckboxGroup(choices=[], label="Tareas Disponibles")
+        modalidades_seleccionadas.change(actualizar_tareas, inputs=modalidades_seleccionadas, outputs=tareas_disponibles)
 
-    # Actualizar visibilidad de tareas
-    for i, modality_check in enumerate(modality_components):
-        modality_check.change(
-            lambda val, idx=i: gr.update(visible=val),
-            inputs=modality_check,
-            outputs=task_components[i][0]
-        )
-
-    # Panel 3: Generar Encabezado CSV
+    # Panel 3: Generar Encabezado del CSV
     with gr.Row():
-        gr.Markdown("## 3. Configuración del Dataset")
-        with gr.Column():
-            header_btn = gr.Button("Generar Encabezado del CSV")
-            header_output = gr.Textbox(label="Estructura del Dataset")
+        btn_generar_encabezado = gr.Button("Generar Encabezado del CSV")
+        encabezado_generado = gr.Textbox(label="Encabezado Generado", interactive=False)
+        btn_generar_encabezado.click(generar_encabezado, inputs=[modalidades_seleccionadas, tareas_disponibles], outputs=encabezado_generado)
 
-    # Panel 4: Búsqueda de Datasets
+    # Panel 4: Buscar Datasets Compatibles
     with gr.Row():
-        gr.Markdown("## 4. Datasets Disponibles")
-        with gr.Column():
-            search_btn = gr.Button("Buscar en HuggingFace")
-            datasets_table = gr.DataFrame(headers=["Dataset", "Descripción"])
+        btn_buscar_datasets = gr.Button("Buscar Datasets Compatibles")
+        datasets_encontrados = gr.Textbox(label="Datasets Encontrados", interactive=False)
+        btn_buscar_datasets.click(buscar_datasets, inputs=[modalidades_seleccionadas, tareas_disponibles], outputs=datasets_encontrados)
 
-    # Panel 5: Generación del Dataset
+    # Panel 5: Generar Dataset
     with gr.Row():
-        gr.Markdown("## 5. Generación Final")
-        with gr.Column():
-            generate_btn = gr.Button("Generar Dataset Multimodal")
-            dataset_output = gr.File(label="Dataset Generado", file_types=[".csv"])
-            download_btn = gr.DownloadButton("⬇️ Descargar CSV", visible=False)
-
-    # Conectar funcionalidades
-    header_btn.click(
-        generate_csv_header,
-        inputs=[*modality_components, *[t[1] for t in task_components]],
-        outputs=header_output
-    )
-    
-    search_btn.click(
-        search_datasets,
-        outputs=datasets_table
-    )
-    
-    generate_btn.click(
-        generate_dataset,
-        outputs=[dataset_output, download_btn]
-    )
+        btn_generar_dataset = gr.Button("Generar Dataset")
+        vista_previa_csv = gr.Textbox(label="Vista Previa del CSV", interactive=False)
+        btn_descargar_csv = gr.File(label="Descargar CSV")
+        btn_generar_dataset.click(generar_dataset, inputs=[encabezado_generado, datasets_encontrados], outputs=vista_previa_csv)
 
+# Ejecutar la aplicación
 demo.launch()