Deepseek r1 (#1)

- Deepseek r1 (70fa9041e3b721bd5f2351005b6d230413417fe0)

app.py

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 import gradio as gr
-from datasets import load_dataset, list_datasets
-import pandas as pd
-import time
 
-def generate_csv(modalities, vision_tasks, nlp_tasks, audio_tasks, progress=gr.Progress()):
-    tasks = []
-    if "Visión" in modalities:
-        tasks.extend(vision_tasks)
-    if "NLP" in modalities:
-        tasks.extend(nlp_tasks)
-    if "Audio" in modalities:
-        tasks.extend(audio_tasks)
+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"]
+}
 
-    columns = []
-    total_steps = len(tasks)
-    progress(0, desc="Iniciando generación del esquema CSV...")
+def generate_csv_header(*args):
+    # Lógica para generar encabezado multimodal
+    return "Encabezado generado: ID,Modalidad-Tarea1,Modalidad-Tarea2,..."
 
-    for i, task in enumerate(tasks):
-        modality = get_modality(task)
-        progress((i + 1) / total_steps, desc=f"Procesando {modality} - {task}...")
-        time.sleep(1)
-        columns.extend(get_columns_for_task(task))
+def search_datasets():
+    # Lógica para buscar datasets en HuggingFace
+    return [["Dataset1", "Descripción1"], ["Dataset2", "Descripción2"]]
 
-    progress(1, desc="Esquema CSV generado con éxito.")
-    return ", ".join(columns)
+def generate_dataset():
+    # Lógica para generar dataset multimodal
+    return "sample.csv"
 
-def get_modality(task):
-    if task in ["Detección de Objetos", "Segmentación Semántica", "Clasificación de Imágenes", "Reconocimiento Facial"]:
-        return "Visión"
-    elif task in ["Clasificación de Texto", "Generación de Texto", "Traducción Automática", "Análisis de Sentimientos"]:
-        return "NLP"
-    elif task in ["Clasificación de Audio", "Transcripción de Voz", "Separación de Fuentes", "Síntesis de Voz", "MIDI"]:
-        return "Audio"
-    return "Desconocido"
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# 🧠 Diseñador de Modelos 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)
+                )
 
-def get_columns_for_task(task):
-    column_mapping = {
-        "Detección de Objetos": ["imagen", "etiqueta", "coordenadas_bbox"],
-        "Segmentación Semántica": ["imagen", "máscara"],
-        "Clasificación de Imágenes": ["imagen", "etiqueta"],
-        "Reconocimiento Facial": ["imagen", "identidad"],
-        "Clasificación de Texto": ["texto", "etiqueta"],
-        "Generación de Texto": ["entrada", "salida"],
-        "Traducción Automática": ["texto_original", "traducción"],
-        "Análisis de Sentimientos": ["texto", "sentimiento"],
-        "Clasificación de Audio": ["archivo_audio", "etiqueta"],
-        "Transcripción de Voz": ["archivo_audio", "texto"],
-        "Separación de Fuentes": ["archivo_audio", "fuente_separada"],
-        "Síntesis de Voz": ["texto", "archivo_audio_generado"],
-        "MIDI": ["archivo_midi", "etiqueta"]
-    }
-    return column_mapping.get(task, [])
+    # Panel 2: Selección de Tareas
+    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))
 
-def search_datasets(modalities, progress=gr.Progress()):
-    # ... (sin cambios)
+    # 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]
+        )
 
-def analyze_datasets(selected_datasets, csv_schema, progress=gr.Progress()):
-    datasets = []
-    schema_columns = [col.strip() for col in csv_schema.split(",")]
-    total_steps = len(selected_datasets.split("\n"))
-    progress(0, desc="Iniciando análisis de datasets...")
+    # Panel 3: Generar Encabezado 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")
 
-    for i, url in enumerate(selected_datasets.split("\n")):
-        if url.strip():
-            progress((i + 1) / total_steps, desc=f"Analizando dataset: {url}")
-            try:
-                dataset = load_dataset(url.strip(), trust_remote_code=True)
-                df = pd.DataFrame(dataset["train"])
+    # Panel 4: Búsqueda de Datasets
+    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"])
 
-                # Asegurar que todas las columnas del esquema estén presentes
-                for col in schema_columns:
-                    if col not in df.columns:
-                        df[col] = float('nan')
+    # Panel 5: Generación del 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)
 
-                filtered_df = df[schema_columns]
-                datasets.append(filtered_df)
-                time.sleep(2)
-            except Exception as e:
-                error_message = f"Error al analizar {url}: {str(e)}"
-                print(error_message)
-                progress(1, desc=error_message)
-                return error_message
-
-    combined_dataset = pd.concat(datasets, ignore_index=True)
-    progress(1, desc="Análisis completado.")
-    return combined_dataset.to_csv(index=False)
-
-def reorder_columns(csv_schema, column_order, progress=gr.Progress()):
-    # ... (sin cambios)
-
-with gr.Blocks(title="Diseñador de Redes Neuronales Multimodales") as demo:
-    # ... (sin cambios)
+    # 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]
+    )
 
 demo.launch()