PaLM2 Tutorial: Baue deinen eigenen KI-Assistenten

Einführung in Googles PaLM2

In der sich entwickelnden Landschaft der künstlichen Intelligenz sticht Googles PaLM2 als ein Next-Generation großes Sprachmodell hervor, das entwickelt wurde, um die Leistung bei verschiedenen Denkaufgaben zu verbessern. PaLM2 baut auf Googles Vermächtnis von herausragenden Durchbrüchen im maschinellen Lernen und verantwortungsbewusster KI auf und bietet bemerkenswerte Verbesserungen im Vergleich zu seinem Vorgänger, PaLM. Es glänzt in Aufgaben wie Code-Generierung, mathematisches Denken, Klassifikation, Fragen beantworten, Übersetzung und natürliche Sprachgenerierung.

Voraussetzungen für die Nutzung von PaLM2

Um die Fähigkeiten der Google PaLM2 API zu nutzen, müssen bestimmte Voraussetzungen erfüllt sein:

• Tragen Sie sich in die Warteliste für den Zugang zur PaLM2 API auf der offiziellen Website von Google ein.
• Erstellen Sie ein Konto bei Streamlit, das Entwicklern ermöglicht, ihre Anwendungen einfach bereitzustellen. Es wird empfohlen, sich mit einem GitHub-Konto anzumelden, um die Bereitstellung auf der Streamlit Sharing Cloud zu vereinfachen.

Erste Schritte mit Streamlit und PaLM2

Schritt 1: Richten Sie das Projektverzeichnis ein

Befolgen Sie diese Schritte, um Ihr Projektverzeichnis einzurichten:

1. Erstellen Sie ein neues Projektverzeichnis und navigieren Sie über Ihr Terminal dorthin.
2. Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung, um Abhängigkeiten zu verwalten.
3. Installieren Sie Streamlit und alle notwendigen Abhängigkeiten für Googles PaLM API.

Schritt 2: Erstellen Sie Ihre Streamlit-App

Jetzt lassen Sie uns unsere Streamlit-Anwendung erstellen:

1. Erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen app.py.
2. Importieren Sie die notwendigen Bibliotheken von Streamlit und der Google PaLM API.
3. Setzen Sie den Titel Ihrer App mit st.title().
4. Initialisieren Sie den Nachrichtenstatus für die Benutzeranfrage.

Formularerstellung für Benutzereingaben

Verwenden Sie st.form(), um ein Formular zu erstellen, das Benutzereingaben erfasst. Sie können das Formular mit st.columns() gestalten und eine Spalte für die Benutzereingabe sowie eine andere für die „Senden“-Schaltfläche bereitstellen.

Schritt 3: Konfigurieren Sie die Google PaLM API

Um mit der PaLM API zu kommunizieren:

1. Konfigurieren Sie sie mit Ihrem einzigartigen API-Schlüssel.
2. Implementieren Sie die Funktionalität, um die Antwort von der API basierend auf der Benutzereingabe zu erhalten.
3. Optional können Sie eine Funktion erstellen, um den Chatverlauf für ein besseres Benutzererlebnis zu löschen.

Schritt 4: Führen Sie die App aus

Führen Sie die App mit einem Befehl wie streamlit run app.py aus. Sie sollten eine benutzerfreundliche Oberfläche sehen, die einer Chat-Anwendung ähnelt, in der Eingabe und Ausgabe leicht kommuniziert werden können.

Schritt 5: Bereitstellung Ihrer App

Sobald Ihre App bereit ist, geteilt zu werden, folgen Sie dem detaillierten Tutorial zur Bereitstellung Ihrer App in der Streamlit Sharing Cloud.

Fazit

In diesem Tutorial haben wir erfolgreich einen KI-unterstützten virtuellen Assistenten entwickelt, der das Modell PaLM2 von Google integriert mit Streamlit. Diese leistungsstarke Kombination ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen schnell und effizient mit Python zu erstellen.

Um die vollständige Implementierung zu erkunden, besuchen Sie den Link hier. Vielen Dank, dass Sie mitgemacht haben. Bei Fragen oder Diskussionen können Sie mich gerne auf LinkedIn oder Twitter kontaktieren. Ich freue mich, von Ihnen zu hören!