Update functions.py

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@@ -91,28 +91,31 @@ def generar_dataset(encabezado, datasets_seleccionados, pagina_actual=1, filas_p
     except Exception as e:
         raise ValueError(f"Error al generar el dataset: {str(e)}")
 
+# Función inteligente para generar el encabezado usando IA de HuggingFace
 # Función inteligente para generar el encabezado usando IA de HuggingFace
 def generar_encabezado_inteligente(tareas_seleccionadas, api_key):
     try:
         if not tareas_seleccionadas:
             raise ValueError("Debes seleccionar al menos una tarea.")
         
-        # Validar API Key
         if not api_key:
             raise ValueError("API Key no proporcionada. Ingresa una clave válida.")
         
-        # Prompt mejorado
+        # Prompt optimizado para claridad <button class="citation-flag" data-index="3">
         prompt = f"""
-        Genera un encabezado de CSV para las siguientes tareas: {', '.join(tareas_seleccionadas)}.
+        Eres un experto en datasets. Genera un encabezado CSV para las tareas: {', '.join(tareas_seleccionadas)}.
+        Ejemplo de salida para tareas 'Clasificación de texto' y 'Detección de objetos':
+        id,clasificación_de_texto_label,detección_de_objetos_label
+        
         Reglas:
-        1. El primer campo debe ser 'id'.
-        2. Las columnas deben seguir el formato 'tarea_label' (ej. 'clasificación_de_texto_label').
-        3. No incluir espacios ni texto adicional.
-        Ejemplo: id,traducción_label,clasificación_de_imágenes_label
+        - Solo responde con el encabezado, sin texto adicional.
+        - El primer campo siempre es 'id'.
+        - Las columnas deben seguir el formato 'tarea_label' en minúsculas y sin espacios.
+        - Separa las columnas con comas.
         """
         
-        # Usar un modelo de generación de texto compatible (ej. GPT-2) <button class="citation-flag" data-index="2">
-        API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/gpt2"
+        # Usar un modelo especializado en generación de texto estructurado
+        API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/google/flan-t5-base"  # Modelo optimizado <button class="citation-flag" data-index="2">
         headers = {
             "Authorization": f"Bearer {api_key}",
             "Content-Type": "application/json"
@@ -124,7 +127,7 @@ def generar_encabezado_inteligente(tareas_seleccionadas, api_key):
             headers=headers,
             json={
                 "inputs": prompt,
-                "parameters": {"max_length": 256, "temperature": 0.5}  # Ajustar parámetros <button class="citation-flag" data-index="2">
+                "parameters": {"max_length": 512, "temperature": 0.1}  # Ajustar parámetros para precisión <button class="citation-flag" data-index="2">
             }
         )
         response.raise_for_status()
@@ -133,9 +136,11 @@ def generar_encabezado_inteligente(tareas_seleccionadas, api_key):
         if response.status_code == 200:
             encabezado = response.json()[0]["generated_text"].strip()
             
-            # Validar formato básico
+            # Validar formato
             if not encabezado.startswith("id,"):
-                raise ValueError(f"Formato inválido. Respuesta del modelo: {encabezado}")
+                # Mostrar la respuesta completa para depurar
+                print(f"Respuesta del modelo: {encabezado}")  # Añadir para depuración
+                raise ValueError("El modelo no generó un encabezado válido. Inténtalo de nuevo.")
             
             return encabezado
         else:
@@ -144,13 +149,9 @@ def generar_encabezado_inteligente(tareas_seleccionadas, api_key):
     except requests.exceptions.HTTPError as e:
         if e.response.status_code == 401:
             raise ValueError("API Key inválida o sin permisos.")
-        elif e.response.status_code == 403:
-            raise ValueError("Acceso denegado al modelo. Prueba con otro modelo público.")
         elif e.response.status_code == 503:
-            raise ValueError("El modelo está temporalmente no disponible. Intenta más tarde o prueba con otro modelo.")
+            raise ValueError("El modelo está ocupado. Intenta más tarde.")
         else:
             raise ValueError(f"Error HTTP: {str(e)}")
-    except KeyError:
-        raise ValueError("La respuesta de la API no contiene datos válidos. Asegúrate de usar un modelo compatible.")
     except Exception as e:
         raise ValueError(f"Error inesperado: {str(e)}")