app.py

import gradio as gr
import tensorflow as tf
from transformers import pipeline
import os

# Cargar tus modelos de clasificación (asumiendo que están en la raíz del proyecto)
try:
    model_transformer_encoder = tf.keras.models.load_model('stacked_transformer_encoder.keras')
    model_transformer_positional_encoding = tf.keras.models.load_model('transformer_encoder_pos.keras')
    model_simple_rnn = tf.keras.models.load_model('model_simple_rnn.keras')
    model_lstm = tf.keras.models.load_model('model_lstm.keras')
    print("Modelos de clasificación cargados correctamente.")
except Exception as e:
    print(f"Error al cargar los modelos de clasificación: {e}")
    model_transformer_encoder = None
    model_transformer_positional_encoding = None
    model_simple_rnn = None
    model_lstm = None

# Cargar el pipeline de traducción de Hugging Face (inglés a español)
try:
    translator_en_es = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-es")
except Exception as e:
    print(f"Error al cargar el modelo de traducción (inglés a español): {e}")
    translator_en_es = None

def clasificar_noticia(texto, modelo_seleccionado):
    pass

def traducir_texto_en_es(texto_en):
    pass

def main():
    with gr.Blocks() as demo:
        gr.Markdown("# Aplicación de Clasificación y Traducción")

        input_texto_clasificacion = gr.Textbox(label="Ingresa la noticia aquí:")
        modelo_seleccion = gr.Dropdown(
            ["Transformer Encoder Apilado", "Transformer Positional Encoding", "Simple RNN", "LSTM"],
            label="Selecciona el modelo:"
        )
        output_clasificacion = gr.Textbox(label="Resultado de la clasificación:")
        boton_clasificar = gr.Button("Clasificar")

        input_texto_traduccion = gr.Textbox(label="Ingresa el texto en inglés:")
        output_traduccion = gr.Textbox(label="Texto traducido al español:")
        boton_traducir = gr.Button("Traducir")

        gr.TabbedInterface(
            [
                [
                    gr.Markdown("## Clasificación de Noticias"),
                    input_texto_clasificacion,
                    modelo_seleccion,
                    boton_clasificar,
                    output_clasificacion,
                ],
                [
                    gr.Markdown("## Traducción de Inglés a Español"),
                    input_texto_traduccion,
                    boton_traducir,
                    output_traduccion,
                ],
            ],
            ["Clasificación de Noticias", "Traducción (Inglés a Español)"]
        )

        boton_clasificar.click(fn=clasificar_noticia, inputs=[input_texto_clasificacion, modelo_seleccion], outputs=output_clasificacion)
        boton_traducir.click(fn=traducir_texto_en_es, inputs=[input_texto_traduccion], outputs=output_traduccion)

    demo.launch()

if __name__ == "__main__":
    main()