app.py

import gradio as gr
from utils import cargar_etiquetas
from dataset import cargar_dataset
from evaluation import evaluate_interface

# Cargar etiquetas
etiquetas, num_clases, codigo = cargar_etiquetas()

# Cargar dataset
test_dataloader = cargar_dataset(codigo)


def interface_wrapper(nombre, matricula, model_file):
    return evaluate_interface(nombre, matricula, model_file, num_clases, test_dataloader)


# Interfaz de Gradio
demo = gr.Interface(
    fn=interface_wrapper,
    inputs=[
        gr.Textbox(label="Nombre completo"),
        gr.Textbox(label="Matrícula"),
        gr.File(label="Archivo del modelo (.safetensor)"),
    ],
    outputs=[
        gr.Textbox(label="Precisión"),
        gr.Textbox(label="SHA256 del modelo"),
        gr.Textbox(label="Calificación"),
        gr.Dataframe(
            headers=[
                "Nombre",
                "Matrícula",
                "Accuracy",
                "Puntaje",
                "SHA256",
                "Duplicado",
                "Fecha (UTC)",
            ],
            datatype=["str", "str", "str", "number", "str", "str", "str"],
            row_count=(0, "dynamic"),
            label="Leaderboard",
        ),
    ],
    title="Evaluador de modelos",
    description="Ingresa tus datos, carga un .safetensor y revisa tu lugar en el leaderboard.",
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()