import gradio as gr

modalities_tasks = {
    "NLP": ["Clasificación de Texto", "Generación de Texto", "Resumen", "Traducción", "QA"],
    "Audio": ["Reconocimiento de Voz", "Clasificación de Audio", "Generación de Audio", "Separación de Fuentes"],
    "Vision": ["Clasificación de Imágenes", "Detección de Objetos", "Segmentación", "Generación de Imágenes"],
    "RAG": ["Búsqueda Semántica", "Generación Aumentada", "QA Contextual"],
    "Code": ["Generación de Código", "Depuración", "Traducción entre Lenguajes"],
    "Time Series": ["Predicción", "Detección de Anomalías", "Clasificación Temporal"],
    "Graph": ["Predicción de Nodos", "Clasificación de Grafos", "Generación de Grafos"],
    "Tabular": ["Regresión", "Clasificación", "Imputación de Datos"]
}

def generate_csv_header(*args):
    # Lógica para generar encabezado multimodal
    return "Encabezado generado: ID,Modalidad-Tarea1,Modalidad-Tarea2,..."

def search_datasets():
    # Lógica para buscar datasets en HuggingFace
    return [["Dataset1", "Descripción1"], ["Dataset2", "Descripción2"]]

def generate_dataset():
    # Lógica para generar dataset multimodal
    return "sample.csv"

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# 🧠 Diseñador de Modelos Multimodales")
    
    # Panel 1: Selección de Modalidades
    with gr.Row():
        gr.Markdown("## 1. Selección de Modalidades")
        modality_components = []
        for modality in modalities_tasks:
            with gr.Column():
                modality_components.append(
                    gr.Checkbox(label=modality, interactive=True)
                )

    # Panel 2: Selección de Tareas
    with gr.Row():
        gr.Markdown("## 2. Configuración de Tareas")
        task_components = []
        for modality in modalities_tasks:
            with gr.Column(visible=False) as col:
                task_dropdown = gr.Dropdown(
                    choices=modalities_tasks[modality],
                    label=f"Tareas para {modality}",
                    interactive=True
                )
                task_components.append((col, task_dropdown))

    # Actualizar visibilidad de tareas
    for i, modality_check in enumerate(modality_components):
        modality_check.change(
            lambda val, idx=i: gr.update(visible=val),
            inputs=modality_check,
            outputs=task_components[i][0]
        )

    # Panel 3: Generar Encabezado CSV
    with gr.Row():
        gr.Markdown("## 3. Configuración del Dataset")
        with gr.Column():
            header_btn = gr.Button("Generar Encabezado del CSV")
            header_output = gr.Textbox(label="Estructura del Dataset")

    # Panel 4: Búsqueda de Datasets
    with gr.Row():
        gr.Markdown("## 4. Datasets Disponibles")
        with gr.Column():
            search_btn = gr.Button("Buscar en HuggingFace")
            datasets_table = gr.DataFrame(headers=["Dataset", "Descripción"])

    # Panel 5: Generación del Dataset
    with gr.Row():
        gr.Markdown("## 5. Generación Final")
        with gr.Column():
            generate_btn = gr.Button("Generar Dataset Multimodal")
            dataset_output = gr.File(label="Dataset Generado", file_types=[".csv"])
            download_btn = gr.DownloadButton("⬇️ Descargar CSV", visible=False)

    # Conectar funcionalidades
    header_btn.click(
        generate_csv_header,
        inputs=[*modality_components, *[t[1] for t in task_components]],
        outputs=header_output
    )
    
    search_btn.click(
        search_datasets,
        outputs=datasets_table
    )
    
    generate_btn.click(
        generate_dataset,
        outputs=[dataset_output, download_btn]
    )

demo.launch()