AI21 Labs y Streamlit: Tutorial para Construir una Aplicación de Adivinanza de Deportes

Descubriendo AI21 y Streamlit para Aplicaciones de IA/NLP

En el campo en constante evolución de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, AI21 Labs y Streamlit están revolucionando la forma en que los desarrolladores pueden crear aplicaciones innovadoras. AI21 Labs proporciona un conjunto rico de herramientas que permiten acceder a modelos avanzados a través de su API y SDK oficiales, facilitando a los desarrolladores la integración de IA en sus proyectos.

Comprendiendo AI21 Labs

AI21 Labs se especializa en el desarrollo de potentes modelos de IA que pueden comprender y generar texto similar al humano. Su conjunto de herramientas permite a los desarrolladores construir aplicaciones que aprovechan estas tecnologías de vanguardia, facilitando todo, desde la manipulación simple de texto hasta soluciones complejas impulsadas por IA.

Streamlit: La Solución de Código Abierto para Aplicaciones Web

Streamlit es una biblioteca de Python de código abierto que permite a los desarrolladores crear aplicaciones web personalizables rápidamente. Con Streamlit, puedes dar vida a proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático con facilidad, transformando scripts en interfaces de usuario atractivas en muy poco tiempo.

Creando una Aplicación de Reconocimiento de Deportes con AI21 y Streamlit

En este artículo, demostraremos cómo construir una aplicación simple que identifica un deporte basado en su descripción utilizando el modelo de AI21 y Streamlit.

Configurando el Proyecto

1. Crea un nuevo directorio para el proyecto y navega hasta él.
2. Configura un entorno virtual:

python -m venv myenv

3. Instala las dependencias requeridas:

pip install streamlit requests python-dotenv

4. Crea un archivo .env para almacenar tu clave API de forma segura.

Construyendo la Aplicación

Después de configurar tu entorno, ¡es hora de comenzar a codificar!

1. Define la clave API en tu archivo .env.

2. Importa las bibliotecas necesarias en tu archivo main.py:

import streamlit as st
import requests
dotenv.load_dotenv()

3. Crea una función que acepte una descripción de deporte y devuelva el nombre del deporte correspondiente:

def get_sport_name(description):
    # Define tus parámetros del modelo AI21
    response = requests.post(, json={'prompt': description})
    return response.json()['output']

4. Desarrolla la interfaz de Streamlit para obtener la entrada del usuario para la descripción del deporte:

sport_description = st.text_input('Ingresa una descripción de un deporte:')
if st.button('Identificar Deporte'):
    sport_name = get_sport_name(sport_description)
    st.write(f'El deporte identificado es: {sport_name}')

Ejecutando la Aplicación

Para ejecutar la aplicación, utiliza el comando:

streamlit run main.py

¡Tu aplicación se abrirá en una nueva pestaña, donde podrás probarla! Simplemente ingresa una descripción de un deporte, y la aplicación lo identificará en función del texto proporcionado.

Conclusión

Este tutorial resalta la simplicidad y el poder de usar AI21 y Streamlit para construir una aplicación de IA funcional. Con habilidades básicas de programación y la abundante documentación disponible, puedes crear tus proyectos con facilidad.

Si deseas profundizar en modelos de IA generativa o explorar más sobre la construcción de aplicaciones con varias tecnologías de IA, visita nuestra página de tutoriales de IA.

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