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@@ -91,67 +91,80 @@ 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.")
-        
-        if not api_key:
-            raise ValueError("API Key no proporcionada. Ingresa una clave válida.")
-        
-        # Prompt optimizado para claridad <button class="citation-flag" data-index="3">
-        prompt = f"""
-        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:
-        - 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 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"
-        }
-        
-        # Enviar solicitud a la API
-        response = requests.post(
-            API_URL,
-            headers=headers,
-            json={
-                "inputs": prompt,
-                "parameters": {"max_length": 512, "temperature": 0.1}  # Ajustar parámetros para precisión <button class="citation-flag" data-index="2">
+    max_reintentos = 3  # Número máximo de reintentos <button class="citation-flag" data-index="1">
+    espera_entre_reintentos = 2  # Segundos entre reintentos
+    
+    for intento in range(max_reintentos + 1):
+        try:
+            if not tareas_seleccionadas:
+                raise ValueError("Debes seleccionar al menos una tarea.")
+            
+            if not api_key:
+                raise ValueError("API Key no proporcionada. Ingresa una clave válida.")
+            
+            # Prompt optimizado
+            prompt = f"""
+            Eres un experto en datasets. Genera un encabezado CSV para las tareas: {', '.join(tareas_seleccionadas)}.
+            Ejemplo de salida para 'Clasificación de texto' y 'Detección de objetos':
+            id,clasificación_de_texto_label,detección_de_objetos_label
+            
+            Reglas:
+            - Solo responde con el encabezado, sin texto adicional.
+            - El primer campo debe ser 'id'.
+            - Las columnas deben seguir el formato 'tarea_label' en minúsculas y sin espacios.
+            - Separa las columnas con comas.
+            """
+            
+            # Usar un modelo ligero y estable (t5-small) <button class="citation-flag" data-index="2">
+            API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/t5-small"
+            headers = {
+                "Authorization": f"Bearer {api_key}",
+                "Content-Type": "application/json"
             }
-        )
-        response.raise_for_status()
-        
-        # Procesar respuesta
-        if response.status_code == 200:
-            encabezado = response.json()[0]["generated_text"].strip()
             
-            # Validar formato
-            if not encabezado.startswith("id,"):
-                # 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.")
+            # Enviar solicitud a la API
+            response = requests.post(
+                API_URL,
+                headers=headers,
+                json={
+                    "inputs": prompt,
+                    "parameters": {"max_length": 128, "temperature": 0.1}  # Parámetros ajustados <button class="citation-flag" data-index="2">
+                }
+            )
+            response.raise_for_status()
             
-            return encabezado
-        else:
-            raise ValueError(f"Error en la API: {response.text}")
+            # Procesar respuesta
+            if response.status_code == 200:
+                encabezado = response.json()[0]["generated_text"].strip()
+                
+                # Validar formato
+                if not encabezado.startswith("id,"):
+                    raise ValueError("Formato inválido. Respuesta: " + encabezado)
+                
+                return encabezado
+            else:
+                raise ValueError(f"Error en la API: {response.text}")
+        
+        except requests.exceptions.HTTPError as e:
+            if e.response.status_code == 503 and intento < max_reintentos:
+                time.sleep(espera_entre_reintentos)  # Esperar antes de reintentar <button class="citation-flag" data-index="1">
+                continue
+            elif e.response.status_code == 401:
+                raise ValueError("API Key inválida o sin permisos.")
+            else:
+                raise ValueError(f"Error HTTP: {str(e)}")
+        
+        except Exception as e:
+            raise ValueError(f"Error inesperado: {str(e)}")
     
-    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 == 503:
-            raise ValueError("El modelo está ocupado. Intenta más tarde.")
-        else:
-            raise ValueError(f"Error HTTP: {str(e)}")
-    except Exception as e:
-        raise ValueError(f"Error inesperado: {str(e)}")
+    # Si fallan todos los reintentos, usar un fallback local <button class="citation-flag" data-index="3">
+    return generar_encabezado_local(tareas_seleccionadas)
+
+# Fallback local en caso de fallo de la API
+def generar_encabezado_local(tareas_seleccionadas):
+    columnas = ["id"]
+    for tarea in tareas_seleccionadas:
+        columnas.append(f"{tarea.lower().replace(' ', '_')}_label")
+    return ",".join(columnas)