Erstellen Sie Ihre eigene KI mit PaLM2: Ein Schritt-für-Schritt-Tutorial

Einführung

PaLM2 ist ein Large Language Model der nächsten Generation, das von Google entwickelt wurde und einen bedeutenden Fortschritt im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI) darstellt. Dieses Modell baut auf Googles etablierter Tradition bahnbrechender Forschung auf und demonstriert eine verbesserte Leistung bei verschiedenen Denkaufgaben im Vergleich zu seinen Vorgängermodellen wie PaLM. Aufgaben wie Codegenerierung, mathematische Problemlösung, Klassifizierung, Beantwortung von Fragen, Übersetzung und natürliche Sprachgenerierung haben alle durch die Einführung von PaLM2 markante Verbesserungen erfahren.

Voraussetzungen

Um die PaLM2 API von Google zu nutzen, müssen interessierte Entwickler auf die Warteliste eintreten. Darüber hinaus müssen Benutzer, um Anwendungen zu erstellen, die diese API auf Streamlit verwenden, ein kostenloses Konto auf Streamlit erstellen. Es wird empfohlen, sich mit einem GitHub-Konto anzumelden, damit Sie Ihre Anwendung bequem in der Streamlit Sharing Cloud bereitstellen können.

Erste Schritte

Schritt 0: Erstellen eines neuen Projektverzeichnisses

Erstellen Sie zunächst ein neues Projektverzeichnis und navigieren Sie in Ihrem Terminal dorthin. Sie müssen auch:

• Eine virtuelle Umgebung erstellen und aktivieren.
• Streamlit zusammen mit den Abhängigkeiten der Google PaLM API installieren.

Schritt 1: Erstellen einer neuen Streamlit-App

Erstellen Sie innerhalb Ihres Projektverzeichnisses eine Datei namens app.py. In dieser Datei importieren Sie die erforderlichen Pakete für Streamlit und die Google PaLM API:

import streamlit as st
import google_palm_api  # hypothetische Import

Fügen Sie Ihrer App einen Titel mit der Funktion st.title() von Streamlit hinzu.

Als nächstes müssen Sie den Nachrichtenstatus Ihrer Anwendung initialisieren:

if 'messages' not in st.session_state:
    st.session_state.messages = []

Erstellen Sie ein Formular zur Erfassung der Benutzereingabe, indem Sie die Methode st.form() von Streamlit für eine bessere Interaktion verwenden:

with st.form(key='input_form'):
    user_input = st.text_input('Ihre Nachricht:')
    submit_button = st.form_submit_button(label='Senden')

Organisieren Sie Ihr Layout mit st.columns(), um eine chatähnliche Oberfläche zu schaffen, wobei die Benutzereingabe auf einer Seite und die Schaltfläche „Senden“ auf der anderen Seite angezeigt wird.

Konfigurieren Sie die Google PaLM API, indem Sie Ihren API-Schlüssel einfügen und den Fluss formatieren, um Antworten abzurufen:

response = google_palm_api.get_response(user_input)

Implementieren Sie bei Bedarf eine Funktion zum Löschen des Chatverlaufs:

if st.button('Verlauf löschen'):
    st.session_state.messages = []

Schritt 2: Die App ausführen

Um Ihre App auszuführen, verwenden Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal:

streamlit run app.py

Nach erfolgreicher Ausführung wird Ihre Anwendung gestartet und sieht ähnlich wie eine Chat-Oberfläche aus.

Bereitstellung in der Streamlit Sharing Cloud

Nachdem die Entwicklung abgeschlossen ist, können Sie Ihre Anwendung in der Streamlit Sharing Cloud bereitstellen. Eine umfassende Anleitung zur Bereitstellung finden Sie in der Streamlit Sharing-Dokumentation.

Fazit

Dieses Tutorial hat Ihnen die Schritte zum Erstellen eines KI-gesteuerten virtuellen Assistenten unter Verwendung des Google PaLM2 Modells zusammen mit Streamlit für die Anwendungsentwicklung gezeigt. Streamlit ist ein ausgezeichnetes Werkzeug, das es Entwicklern ermöglicht, Anwendungen schnell mit reinem Python zu erstellen.

Um die vollständige Implementierung zu erkunden, schauen Sie sich das Repository hier an.

Vielen Dank, dass Sie dieses Tutorial verfolgt haben! Bei Fragen oder Feedback können Sie sich gerne mit mir auf LinkedIn oder Twitter in Verbindung setzen. Ich würde mich freuen, von Ihnen zu hören!