app.py

import gradio as gr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import io
from PIL import Image

# Оценки от 1 до 5
metrics = {
    "Классификация обращений": {
        "ChatGPT": {"Точность": 5, "Интерпретируемость": 4, "Стабильность": 4, "Время отклика": 4, "Применимость": 4},
        "GigaChat": {"Точность": 4, "Интерпретируемость": 3, "Стабильность": 4, "Время отклика": 5, "Применимость": 4},
        "DeepSeek": {"Точность": 3, "Интерпретируемость": 4, "Стабильность": 3, "Время отклика": 4, "Применимость": 4},
    },
    "Антифрод": {
        "ChatGPT": {"Точность": 4, "Интерпретируемость": 3, "Стабильность": 5, "Время отклика": 3, "Применимость": 3},
        "GigaChat": {"Точность": 5, "Интерпретируемость": 4, "Стабильность": 4, "Время отклика": 3, "Применимость": 4},
        "DeepSeek": {"Точность": 3, "Интерпретируемость": 3, "Стабильность": 4, "Время отклика": 5, "Применимость": 4},
    },
    "Генерация SQL": {
        "ChatGPT": {"Точность": 5, "Интерпретируемость": 4, "Стабильность": 4, "Время отклика": 3, "Применимость": 4},
        "GigaChat": {"Точность": 3, "Интерпретируемость": 3, "Стабильность": 3, "Время отклика": 4, "Применимость": 3},
        "DeepSeek": {"Точность": 4, "Интерпретируемость": 3, "Стабильность": 5, "Время отклика": 5, "Применимость": 4},
    }
}

def fig_to_image(fig):
    buf = io.BytesIO()
    fig.savefig(buf, format="png", bbox_inches="tight", dpi=150)
    buf.seek(0)
    return Image.open(buf)

def update(task, selected_criteria):
    models = ["ChatGPT", "GigaChat", "DeepSeek"]
    cards = []

    for model in models:
        vals = metrics[task][model]
        criteria = selected_criteria if selected_criteria else list(vals.keys())
        items_html = ""
        for crit in criteria:
            score = vals[crit]
            desc = "Высокая" if score == 5 else "Средняя" if score >= 3 else "Низкая"
            items_html += f"<li>{crit}: {score}/5 ({desc})</li>"
        card_html = f"""
        <div class="card dark-card">
          <h3>{model}</h3>
          <ul>{items_html}</ul>
        </div>
        """
        cards.append(card_html)

    criteria = selected_criteria if selected_criteria else list(metrics[task][models[0]].keys())
    x = np.arange(len(models))
    width = 0.8 / len(criteria)

    # График 1
    fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(5, 3))
    for i, crit in enumerate(criteria):
        values = [metrics[task][m][crit] for m in models]
        bars = ax1.bar(x + i * width, values, width, label=crit)
        for bar in bars:
            height = bar.get_height()
            ax1.annotate(f'{height}', xy=(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, height + 0.15),
                         ha='center', fontsize=9, color='white')
    ax1.set_xticks(x + width*(len(criteria)-1)/2)
    ax1.set_xticklabels(models)
    ax1.set_ylim(0, 5.5)
    ax1.set_ylabel("Оценка (1–5)")
    ax1.set_title(f"Сравнение моделей по критериям\nЗадача: {task}")
    ax1.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.3)

    # Стили
    fig1.patch.set_facecolor('#1e1e1e')
    ax1.set_facecolor('#1e1e1e')
    ax1.tick_params(colors='white')
    ax1.yaxis.label.set_color('white')
    ax1.xaxis.label.set_color('white')
    ax1.title.set_color('white')

    # Легенда (сверху, вне графика)
    ax1.legend(
        fontsize=8,
        loc='lower center',
        bbox_to_anchor=(0.5, 1.05),
        ncol=3,
        frameon=True
    )
    ax1.legend().get_frame().set_facecolor('#2e2e2e')
    ax1.legend().get_frame().set_edgecolor('#444')
    ax1.xaxis.labelpad = 10
    fig1.subplots_adjust(top=0.85, bottom=0.25)

    # График 2
    avg_scores = []
    for model in models:
        vals = metrics[task][model]
        avg = np.mean([vals[crit] for crit in criteria])
        avg_scores.append(avg)

    fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(5, 3))
    bars = ax2.bar(models, avg_scores, color=['#4c78a8','#f58518','#54a24b'])
    for bar in bars:
        height = bar.get_height()
        ax2.annotate(f'{height:.2f}', xy=(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, height + 0.15),
                     ha='center', fontsize=9, color='white')
    ax2.set_ylim(0, 5.5)
    ax2.set_ylabel("Средний балл (1–5)")
    ax2.set_title("Средний балл моделей")
    ax2.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.3)
    fig2.patch.set_facecolor('#1e1e1e')
    ax2.set_facecolor('#1e1e1e')
    ax2.tick_params(colors='white')
    ax2.yaxis.label.set_color('white')
    ax2.xaxis.label.set_color('white')
    ax2.title.set_color('white')
    ax2.xaxis.labelpad = 10
    fig2.subplots_adjust(bottom=0.25)

    # Лидер в текущей задаче
    sums = {model: sum(metrics[task][model][crit] for crit in criteria) for model in models}
    leader = max(sums, key=sums.get)
    result = f"### 📌 <span style='font-size: 18px;'>**Модель `{leader}` лидирует** по выбранным критериям в задаче **{task}**.</span>"

    # Общий анализ по всем задачам
    model_scores = {model: [] for model in models}
    for tsk in metrics:
        for model in models:
            vals = metrics[tsk][model]
            selected = selected_criteria if selected_criteria else vals.keys()
            model_scores[model].extend([vals[c] for c in selected])

    avg_all = {model: round(np.mean(scores), 2) for model, scores in model_scores.items()}
    overall_leader = max(avg_all, key=avg_all.get)

    analysis_text = f"""
<br><br>
### 🔎 <span style='font-size: 17px;'>**Общий анализ моделей:**</span>

- ChatGPT — средняя оценка: **{avg_all["ChatGPT"]}/5**  
- GigaChat — средняя оценка: **{avg_all["GigaChat"]}/5**  
- DeepSeek — средняя оценка: **{avg_all["DeepSeek"]}/5**

📊 <span style='font-size: 18px;'>**Лидирует модель `{overall_leader}`** по суммарным показателям в выбранных задачах.</span>
"""

    return cards[0], cards[1], cards[2], fig_to_image(fig1), fig_to_image(fig2), result + analysis_text

# CSS
css = """
.gradio-container { font-family: Arial, sans-serif; background-color: #181818; color: white; }
.card.dark-card { background: #2e2e2e; border-radius: 8px; padding: 10px; margin: 10px; }
.card.dark-card h3 { text-align: center; color: #fff; margin-bottom: 6px; }
.card.dark-card ul { list-style: none; padding-left: 0; color: #ddd; font-size: 14px; }
.card.dark-card li { margin: 4px 0; }
"""

# Интерфейс
with gr.Blocks(css=css) as demo:
    gr.Markdown("## Сравнение моделей ChatGPT, GigaChat и DeepSeek", elem_id="title")
    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=2):
            task_dropdown = gr.Dropdown(label="Выбор задачи", choices=list(metrics.keys()), value="Классификация обращений")
            criteria_check = gr.CheckboxGroup(label="Фильтр критериев", choices=list(next(iter(metrics.values()))["ChatGPT"].keys()))
        card1 = gr.HTML()
        card2 = gr.HTML()
        card3 = gr.HTML()
    with gr.Row():
        chart1 = gr.Image(label="Сравнение по критериям", interactive=True)
        chart2 = gr.Image(label="Средний балл", interactive=True)
    result_md = gr.Markdown()

    task_dropdown.change(update, [task_dropdown, criteria_check], [card1, card2, card3, chart1, chart2, result_md])
    criteria_check.change(update, [task_dropdown, criteria_check], [card1, card2, card3, chart1, chart2, result_md])

demo.launch()