Update interface.py

interface.py

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+# interface.py
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+import numpy as np
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+from scipy.optimize import curve_fit
+from PIL import Image
+import io
+from sympy import symbols, lambdify, sympify, Function
+
+from bioprocess_model import BioprocessModel
+from decorators import gpu_decorator  # Importar el decorador personalizado
+
+def parse_bounds(bounds_str, num_params):
+    try:
+        # Reemplazar 'inf' por 'np.inf' si el usuario lo escribió así
+        bounds_str = bounds_str.replace('inf', 'np.inf')
+        # Evaluar la cadena de límites
+        bounds = eval(f"[{bounds_str}]")
+        if len(bounds) != num_params:
+            raise ValueError("Número de límites no coincide con el número de parámetros.")
+        lower_bounds = [b[0] for b in bounds]
+        upper_bounds = [b[1] for b in bounds]
+        return lower_bounds, upper_bounds
+    except Exception as e:
+        print(f"Error al parsear los límites: {e}. Usando límites por defecto.")
+        lower_bounds = [-np.inf] * num_params
+        upper_bounds = [np.inf] * num_params
+        return lower_bounds, upper_bounds
+
+@gpu_decorator(duration=300)
+def generate_analysis(prompt, max_length=1024, device=None):
+    # Implementación existente para generar análisis usando Hugging Face o similar
+    # Por ejemplo, podrías usar un modelo de lenguaje para generar texto
+    # Aquí se deja como placeholder
+    analysis = "Análisis generado por el modelo de lenguaje."
+    return analysis
+
+@gpu_decorator(duration=600)  # Ajusta la duración según tus necesidades
 def process_and_plot(
     file,
     biomass_eq1, biomass_eq2, biomass_eq3,