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import pipes
class ModelManager:
def __init__(self):
self.models = {} # Un diccionario para almacenar los modelos disponibles
def list_models(self):
return list(self.models.keys())
def add_model(self, pipe_func, model_name, args):
self.models[model_name] = {"pipeline": pipe_func, "args": args}
def load_transformers_model(self, model_name, args):
if hasattr(pipes, model_name):
pipe_func = getattr(pipes, model_name)
self.add_model(pipe_func, model_name, args)
else:
print(f"Error: {model_name} no está definido en el módulo pipes.")
def train_transformers_model(self, model_name, train_dataset, eval_dataset, training_args):
if model_name not in self.models:
print(f"Error: {model_name} no está en la lista de modelos disponibles.")
return
pipeline = self.models[model_name]["pipeline"]
pipeline.train(train_dataset=train_dataset, eval_dataset=eval_dataset, training_args=training_args)
def test_model(self, model_name, test_dataset):
if model_name not in self.models:
print(f"Error: {model_name} no está en la lista de modelos disponibles.")
return
pipeline = self.models[model_name]["pipeline"]
return pipeline.test(test_dataset)
def remove_model(self, model_name):
if model_name in self.models:
del self.models[model_name]
else:
print(f"Error: {model_name} no está en la lista de modelos disponibles.")
def execute_model(self, model_name, *args, **kwargs):
if model_name not in self.models:
print(f"Error: {model_name} no está en la lista de modelos disponibles.")
return None
pipe_func = self.models[model_name]["pipeline"]
args = self.models[model_name]["args"]
return pipe_func(*args, **kwargs)
def choose_best_pipeline(self, prompt, task):
available_pipelines = self.models.keys()
best_pipeline = None
best_score = float('-inf')
for pipeline_name in available_pipelines:
pipeline = self.models[pipeline_name]["pipeline"]
score = self.evaluate_pipeline(pipeline, prompt, task)
if score > best_score:
best_score = score
best_pipeline = pipeline_name
return best_pipeline
def evaluate_pipeline(self, pipeline, prompt, task):
# Aquí puedes implementar la lógica para evaluar qué pipeline es mejor para la tarea específica
# En este ejemplo, utilizamos la métrica de exactitud para el análisis de sentimiento
if task == "sentiment_analysis":
# Supongamos que test_dataset contiene pares de (texto, etiqueta) para análisis de sentimiento
test_dataset = [("Texto de prueba 1", "positivo"), ("Texto de prueba 2", "negativo")]
correct_predictions = 0
total_predictions = len(test_dataset)
for text, label in test_dataset:
prediction = pipeline(text)
if prediction == label:
correct_predictions += 1
accuracy = correct_predictions / total_predictions
return accuracy
else:
# Implementa la lógica de evaluación para otras tareas aquí
return 0.5 # Por ahora, retornamos un valor de evaluación arbitrario
# Ejemplo de uso
if __name__ == "__main__":
manager = ModelManager()
# Añadir pipelines
manager.load_transformers_model("sentiment_tags", args={})
manager.load_transformers_model("entity_pos_tagger", args={})
# Decidir qué pipeline usar para el análisis de sentimiento
prompt = "Este es un texto de ejemplo para analizar el sentimiento."
task = "sentiment_analysis"
best_pipeline = manager.choose_best_pipeline(prompt, task)
print(f"La mejor pipa para {task} es: {best_pipeline}")
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