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+import gradio as gr
+from datasets import load_dataset
+import pandas as pd
+
+# Función para generar el esquema CSV basado en las selecciones del usuario
+def generate_csv(modalities, tasks):
+    columns = []
+    for modality, task in zip(modalities, tasks):
+        if modality == "Visión" and task == "Detección de Objetos":
+            columns.extend(["imagen", "etiqueta", "coordenadas_bbox"])
+        elif modality == "NLP" and task == "Clasificación de Texto":
+            columns.extend(["texto", "etiqueta"])
+        elif modality == "Audio" and task == "Clasificación de Audio":
+            columns.extend(["archivo_audio", "etiqueta"])
+    return ", ".join(columns)
+
+# Función para buscar datasets públicos relevantes
+def search_datasets(modalities):
+    # Simulación de búsqueda de datasets en Hugging Face
+    dataset_map = {
+        "Visión": ["coco", "imagenet"],
+        "NLP": ["imdb", "glue"],
+        "Audio": ["common_voice", "librispeech"]
+    }
+    results = []
+    for modality in modalities:
+        if modality in dataset_map:
+            results.extend(dataset_map[modality])
+    return "\n".join(results)
+
+# Función para procesar datasets seleccionados
+def process_datasets(dataset_urls):
+    datasets = []
+    for url in dataset_urls.split("\n"):
+        if url.strip():
+            try:
+                dataset = load_dataset(url.strip())
+                datasets.append(dataset)
+            except Exception as e:
+                return f"Error al cargar el dataset {url}: {str(e)}"
+    combined_dataset = pd.concat([pd.DataFrame(ds) for ds in datasets], ignore_index=True)
+    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"
+        )
+        tasks = gr.Dropdown(
+            [
+                "Detección de Objetos",
+                "Clasificación de Texto",
+                "Clasificación de Audio",
+            ],
+            multiselect=True,
+            label="Selecciona Tareas",
+        )
+
+    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")
+
+    with gr.Row():
+        dataset_urls = gr.Textbox(lines=5, label="Introduce URLs de Datasets")
+        process_datasets_btn = gr.Button("Procesar Datasets")
+        processed_output = gr.File(label="Dataset Procesado")
+
+    # Conexiones de botones a funciones
+    generate_csv_btn.click(generate_csv, inputs=[modalities, tasks], outputs=csv_output)
+    search_datasets_btn.click(search_datasets, inputs=[modalities], outputs=datasets_output)
+    process_datasets_btn.click(process_datasets, inputs=[dataset_urls], outputs=processed_output)
+
+# Lanzar la aplicación
+demo.launch()