model manager

lib/models.py

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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}")
+