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- # -*- coding: utf-8 -*-
2
- """app
3
-
4
- Automatically generated by Colab.
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-
6
- Original file is located at
7
- https://colab.research.google.com/drive/1wRkm-I_EXqntL8VTU-vmBDvyx4tV_8Wp
8
- """
9
-
10
- import gradio as gr
11
- import joblib
12
- import numpy as np
13
- from sentence_transformers import SentenceTransformer
14
- from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
15
- from transformers import pipeline
16
-
17
- # Carga de modelos
18
- modelo_riesgo = joblib.load("modelo_riesgo.pkl")
19
- modelo_violencia = joblib.load("modelo_tipo_violencia.pkl")
20
- modelo_medida = joblib.load("modelo_tipo_medida.pkl")
21
- modelo_vector = SentenceTransformer("Snowflake/snowflake-arctic-embed-xs")
22
-
23
- # Fragmento acortado del Artículo 5
24
- fragmento_ley = """
25
- Artículo 5 – Medidas de protección (resumen):
26
-
27
- a) Desalojo del agresor si representa amenaza.
28
- b) Prohibición de acercarse a la víctima.
29
- c) Prohibición de mover menores sin autorización.
30
- d) Obligación de tratamiento terapéutico.
31
- e) Pago de atención médica o psicológica.
32
- f) Protección policial en el hogar o trabajo.
33
- g) Acompañamiento policial para retornar al hogar.
34
- h) Régimen provisional de visitas y custodia.
35
- i) Suspensión de porte de armas.
36
- j) Pago de pensión alimentaria.
37
- k) Uso y disfrute de la vivienda familiar.
38
- m) Devolución de documentos y objetos.
39
- n) Cualquier otra medida necesaria.
40
- """
41
-
42
- # Pipeline del modelo de lenguaje
43
- modelo_llm = pipeline(
44
- "text2text-generation",
45
- model="google/flan-t5-base",
46
- max_new_tokens=250,
47
- truncation=True
48
- )
49
-
50
- # Codificadores
51
- codificadores = {
52
- "genero": LabelEncoder().fit(["F", "M"]),
53
- "convivencia_agresor": LabelEncoder().fit(["sí", "no"]),
54
- "consumo_sustancias": LabelEncoder().fit(["sí", "no"]),
55
- "apoyo_familiar": LabelEncoder().fit(["sí", "no"]),
56
- "riesgo": LabelEncoder().fit(["bajo", "medio", "alto"]),
57
- "tipo_violencia": LabelEncoder().fit(["física", "psicológica", "sexual", "económica", "patrimonial", "negligencia"]),
58
- "tipo_medida": LabelEncoder().fit(["nominada", "innominada"])
59
- }
60
-
61
- # Función principal
62
- def resolver_caso(edad, genero, hijos, convivencia_agresor, consumo_sustancias, apoyo_familiar, descripcion):
63
- vector_tabular = np.array([
64
- edad,
65
- hijos,
66
- codificadores["genero"].transform([genero])[0],
67
- 0, 0, 0,
68
- codificadores["convivencia_agresor"].transform([convivencia_agresor])[0],
69
- codificadores["consumo_sustancias"].transform([consumo_sustancias])[0],
70
- codificadores["apoyo_familiar"].transform([apoyo_familiar])[0],
71
- ])
72
- vector_texto = modelo_vector.encode([descripcion])[0]
73
- entrada = np.concatenate([vector_tabular, vector_texto])
74
-
75
- riesgo_cod = modelo_riesgo.predict([entrada])[0]
76
- violencia_cod = modelo_violencia.predict([entrada])[0]
77
- medida_cod = modelo_medida.predict([entrada])[0]
78
-
79
- riesgo = codificadores["riesgo"].inverse_transform([riesgo_cod])[0]
80
- violencia = codificadores["tipo_violencia"].inverse_transform([violencia_cod])[0]
81
- tipo_medida = codificadores["tipo_medida"].inverse_transform([medida_cod])[0]
82
-
83
- prompt = f"""
84
- CASO:
85
- Edad: {edad}, Género: {genero}, Hijos: {hijos}
86
- Convivencia con agresor: {convivencia_agresor}, Sustancias: {consumo_sustancias}, Apoyo familiar: {apoyo_familiar}
87
- Descripción: {descripcion}
88
- Predicción: Violencia: {violencia}, Riesgo: {riesgo}, Medida base: {tipo_medida}
89
-
90
- Texto legal:
91
- {fragmento_ley}
92
-
93
- Pregunta: ¿Qué medida específica debe tomarse y por qué? Indica el literal correspondiente.
94
- """
95
-
96
- respuesta = modelo_llm(prompt)[0]['generated_text']
97
- return violencia, riesgo, tipo_medida, respuesta.strip()
98
-
99
- # Interfaz de Gradio
100
- demo = gr.Interface(
101
- fn=resolver_caso,
102
- inputs=[
103
- gr.Slider(18, 65, value=30, label="Edad"),
104
- gr.Radio(["F", "M"], label="Género"),
105
- gr.Slider(0, 5, step=1, value=1, label="Número de hijos"),
106
- gr.Radio(["sí", "no"], label="¿Convive con el agresor?"),
107
- gr.Radio(["sí", "no"], label="¿Hay consumo de sustancias?"),
108
- gr.Radio(["sí", "no"], label="¿Tiene apoyo familiar?"),
109
- gr.Textbox(lines=4, label="Descripción del caso")
110
- ],
111
- outputs=[
112
- gr.Textbox(label="🛑 Tipo de violencia"),
113
- gr.Textbox(label="⚠️ Nivel de riesgo"),
114
- gr.Textbox(label="📄 Tipo de medida base"),
115
- gr.Textbox(label="📚 Recomendación legal")
116
- ],
117
- title="LEGALFAMI – IA Legal para Medidas de Protección",
118
- description="Predicción de violencia, riesgo y medidas según Art. 5 Ley 575 modificado por Ley 1257 y 2126."
119
- )
120
-
121
- if __name__ == "__main__":
122
- demo.launch()