app.py

import gradio as gr
from datasets import load_dataset
import pandas as pd
import time

# Función para generar el esquema CSV basado en las selecciones del usuario
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)

    columns = []
    total_steps = len(modalities) * len(tasks)
    progress(0, desc="Iniciando generación del esquema CSV...")
    for i, (modality, task) in enumerate(zip(modalities * len(tasks), tasks)):
        progress(i / total_steps, desc=f"Procesando {modality} - {task}...")
        time.sleep(1)  # Simulación de procesamiento
        if modality == "Visión" and task == "Detección de Objetos":
            columns.extend(["imagen", "etiqueta", "coordenadas_bbox"])
        elif modality == "Visión" and task == "Segmentación Semántica":
            columns.extend(["imagen", "máscara"])
        elif modality == "Visión" and task == "Clasificación de Imágenes":
            columns.extend(["imagen", "etiqueta"])
        elif modality == "Visión" and task == "Reconocimiento Facial":
            columns.extend(["imagen", "identidad"])
        elif modality == "NLP" and task == "Clasificación de Texto":
            columns.extend(["texto", "etiqueta"])
        elif modality == "NLP" and task == "Generación de Texto":
            columns.extend(["entrada", "salida"])
        elif modality == "NLP" and task == "Traducción Automática":
            columns.extend(["texto_original", "traducción"])
        elif modality == "NLP" and task == "Análisis de Sentimientos":
            columns.extend(["texto", "sentimiento"])
        elif modality == "Audio" and task == "Clasificación de Audio":
            columns.extend(["archivo_audio", "etiqueta"])
        elif modality == "Audio" and task == "Transcripción de Voz":
            columns.extend(["archivo_audio", "texto"])
        elif modality == "Audio" and task == "Separación de Fuentes":
            columns.extend(["archivo_audio", "fuente_separada"])
        elif modality == "Audio" and task == "Síntesis de Voz":
            columns.extend(["texto", "archivo_audio_generado"])
        elif modality == "Audio" and task == "MIDI":  # Nueva tarea MIDI
            columns.extend(["archivo_midi", "etiqueta"])
    progress(1, desc="Esquema CSV generado con éxito.")
    return ", ".join(columns)

# Función para buscar datasets públicos relevantes
def search_datasets(modalities, progress=gr.Progress()):
    dataset_map = {
        "Visión": ["coco", "imagenet", "openimages", "cityscapes"],
        "NLP": ["imdb", "glue", "wmt14", "sentiment140"],
        "Audio": ["common_voice", "librispeech", "fma", "musdb18", "lmd"]  # Dataset MIDI agregado
    }
    results = []
    total_steps = len(modalities)
    progress(0, desc="Iniciando búsqueda de datasets...")
    for i, modality in enumerate(modalities):
        progress(i / total_steps, desc=f"Buscando datasets para {modality}...")
        time.sleep(1)  # Simulación de procesamiento
        if modality in dataset_map:
            results.extend(dataset_map[modality])
    progress(1, desc="Búsqueda de datasets completada.")
    return "\n".join(results)

# Función para analizar datasets seleccionados y organizarlos según el esquema CSV
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...")
    for i, url in enumerate(selected_datasets.split("\n")):
        if url.strip():
            progress(i / total_steps, desc=f"Analizando dataset: {url}")
            try:
                dataset = load_dataset(url.strip())
                df = pd.DataFrame(dataset["train"])
                # Filtrar columnas según el esquema CSV
                filtered_df = df[[col for col in schema_columns if col in df.columns]]
                datasets.append(filtered_df)
                time.sleep(2)  # Simulación de procesamiento
            except Exception as e:
                progress(1, desc=f"Error al analizar el dataset {url}: {str(e)}")
                return f"Error al analizar el dataset {url}: {str(e)}"
    combined_dataset = pd.concat(datasets, ignore_index=True)
    progress(1, desc="Análisis completado. Datos organizados según el esquema CSV.")
    return combined_dataset.to_csv(index=False)

# Interfaz de Usuario con Gradio
with gr.Blocks(title="Diseñador de Redes Neuronales Multimodales") as demo:
    gr.Markdown("# Diseñador de Redes Neuronales Multimodales")
    gr.Markdown("Define tu red neuronal multimodal, genera datasets específicos y entrena modelos.")

    with gr.Row():
        modalities = gr.CheckboxGroup(
            ["Visión", "NLP", "Audio"], label="Selecciona Modalidades"
        )

    with gr.Row():
        vision_tasks = gr.CheckboxGroup(
            ["Detección de Objetos", "Segmentación Semántica", "Clasificación de Imágenes", "Reconocimiento Facial"],
            label="Tareas para Visión",
            visible=False
        )
        nlp_tasks = gr.CheckboxGroup(
            ["Clasificación de Texto", "Generación de Texto", "Traducción Automática", "Análisis de Sentimientos"],
            label="Tareas para NLP",
            visible=False
        )
        audio_tasks = gr.CheckboxGroup(
            ["Clasificación de Audio", "Transcripción de Voz", "Separación de Fuentes", "Síntesis de Voz", "MIDI"],  # Tarea MIDI añadida
            label="Tareas para Audio",
            visible=False
        )

    def update_task_visibility(modalities):
        return [
            gr.update(visible="Visión" in modalities),
            gr.update(visible="NLP" in modalities),
            gr.update(visible="Audio" in modalities)
        ]

    modalities.change(update_task_visibility, inputs=[modalities], outputs=[vision_tasks, nlp_tasks, audio_tasks])

    with gr.Row():
        generate_csv_btn = gr.Button("Generar Esquema CSV")
        csv_output = gr.Textbox(label="Esquema CSV Generado")

    with gr.Row():
        search_datasets_btn = gr.Button("Buscar Datasets Públicos")
        datasets_output = gr.Textbox(label="Datasets Disponibles", lines=5)

    with gr.Row():
        analyze_datasets_btn = gr.Button("Analizar Datasets Seleccionados")
        processed_output = gr.File(label="Dataset Procesado")

    # Conexiones de botones a funciones
    generate_csv_btn.click(
        generate_csv,
        inputs=[modalities, vision_tasks, nlp_tasks, audio_tasks],
        outputs=csv_output
    )
    search_datasets_btn.click(search_datasets, inputs=[modalities], outputs=datasets_output)
    analyze_datasets_btn.click(analyze_datasets, inputs=[datasets_output, csv_output], outputs=processed_output)

# Lanzar la aplicación
demo.launch()