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()