import pipes

class ModelManager:
    def __init__(self):
        self.models = {}  # Un diccionario para almacenar los modelos disponibles

    def list_models(self):
        return list(self.models.keys())

    def add_model(self, pipe_func, model_name, args):
        self.models[model_name] = {"pipeline": pipe_func, "args": args}

    def load_transformers_model(self, model_name, args):
        if hasattr(pipes, model_name):
            pipe_func = getattr(pipes, model_name)
            self.add_model(pipe_func, model_name, args)
        else:
            print(f"Error: {model_name} no está definido en el módulo pipes.")

    def train_transformers_model(self, model_name, train_dataset, eval_dataset, training_args):
        if model_name not in self.models:
            print(f"Error: {model_name} no está en la lista de modelos disponibles.")
            return

        pipeline = self.models[model_name]["pipeline"]
        pipeline.train(train_dataset=train_dataset, eval_dataset=eval_dataset, training_args=training_args)

    def test_model(self, model_name, test_dataset):
        if model_name not in self.models:
            print(f"Error: {model_name} no está en la lista de modelos disponibles.")
            return

        pipeline = self.models[model_name]["pipeline"]
        return pipeline.test(test_dataset)

    def remove_model(self, model_name):
        if model_name in self.models:
            del self.models[model_name]
        else:
            print(f"Error: {model_name} no está en la lista de modelos disponibles.")

    def execute_model(self, model_name, *args, **kwargs):
        if model_name not in self.models:
            print(f"Error: {model_name} no está en la lista de modelos disponibles.")
            return None

        pipe_func = self.models[model_name]["pipeline"]
        args = self.models[model_name]["args"]
        return pipe_func(*args, **kwargs)

    def choose_best_pipeline(self, prompt, task):
        available_pipelines = self.models.keys()
        best_pipeline = None
        best_score = float('-inf')

        for pipeline_name in available_pipelines:
            pipeline = self.models[pipeline_name]["pipeline"]
            score = self.evaluate_pipeline(pipeline, prompt, task)
            if score > best_score:
                best_score = score
                best_pipeline = pipeline_name

        return best_pipeline

    def evaluate_pipeline(self, pipeline, prompt, task):
        # Aquí puedes implementar la lógica para evaluar qué pipeline es mejor para la tarea específica
        # En este ejemplo, utilizamos la métrica de exactitud para el análisis de sentimiento
        if task == "sentiment_analysis":
            # Supongamos que test_dataset contiene pares de (texto, etiqueta) para análisis de sentimiento
            test_dataset = [("Texto de prueba 1", "positivo"), ("Texto de prueba 2", "negativo")]
            correct_predictions = 0
            total_predictions = len(test_dataset)

            for text, label in test_dataset:
                prediction = pipeline(text)
                if prediction == label:
                    correct_predictions += 1

            accuracy = correct_predictions / total_predictions
            return accuracy
        else:
            # Implementa la lógica de evaluación para otras tareas aquí
            return 0.5  # Por ahora, retornamos un valor de evaluación arbitrario

# Ejemplo de uso
if __name__ == "__main__":
    manager = ModelManager()

    # Añadir pipelines
    manager.load_transformers_model("sentiment_tags", args={})
    manager.load_transformers_model("entity_pos_tagger", args={})

    # Decidir qué pipeline usar para el análisis de sentimiento
    prompt = "Este es un texto de ejemplo para analizar el sentimiento."
    task = "sentiment_analysis"
    best_pipeline = manager.choose_best_pipeline(prompt, task)
    print(f"La mejor pipa para {task} es: {best_pipeline}")