Tutorial de Cohere: Crea una API de Reconocimiento de Razas de Perros

¿Por qué construir una aplicación de IA utilizando la API de Cohere?

En el prodigioso mar de información de hoy, discernir un animal o su raza a partir de una mera descripción puede ser una tarea hercúlea. Abraza la magia de Cohere AI, una herramienta innovadora destinada a revolucionar las interacciones de datos.

Emprende un tutorial de CoHERE

Únete a nosotros en una fascinante búsqueda para forjar una API que identifique la raza de un perro, impulsada por una breve descripción. Con el poder de **Cohere API** y visuales generados por **DALLE 2**, esta aventura muestra el verdadero potencial de la IA en la creación de una aplicación Cohere.

Participa en la comunidad de Cohere

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Comencemos

Necesitamos comenzar creando un directorio para nuestro proyecto. Lo llamaremos reconocimiento-de-raza-perro y luego crearemos un entorno virtual para él. Asegúrate de crear una cuenta en Cohere y OpenAI, y descargar las claves API para autorización. Creamos un archivo .env para colocar estas claves de manera segura:

Instalar bibliotecas necesarias

Ahora instalemos todas las bibliotecas necesarias para construir nuestra aplicación:

pip install fastapi cohere openai

Creando un archivo app.py

A continuación, podemos crear un archivo app.py y comenzar a escribir nuestro código. Primero, necesitamos importar todas las bibliotecas necesarias y cargar las variables de entorno:

import os
from fastapi import FastAPI
import cohere
import openai

# Cargar variables de entorno
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

Autorización

Ahora necesitamos crear una aplicación FastAPI y autorizar a los clientes de Cohere y OpenAI:

app = FastAPI()
cohere_client = cohere.Client(os.getenv('COHERE_API_KEY'))
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

Definiendo el aviso de predicción

Definamos un aviso para el LLM (Modelo de Lenguaje Grande) de Cohere. Se utilizará para generar una predicción de la raza de un perro. Prepara una estructura para nuestra descripción, que pasaremos al modelo:

prompt = "Basado en la siguiente descripción, predice la raza del perro:"
# ejemplos de razas de perros y sus descripciones se definirían aquí

Configurando un punto final

Ahora podemos definir un punto final para nuestra predicción. Usaremos el LLM de Cohere para generar una predicción y devolver el resultado:

@app.post('/predict')
def predict(description: str):
    result = cohere_client.generate(prompt=prompt + description)
    return result.generations[0].text

Ejecutando la aplicación

Ahora podemos ejecutar nuestra aplicación usando el comando:

uvicorn app:app --reload

Probando la aplicación

Para probar nuestra aplicación, podemos enviar una solicitud al punto final utilizando Postman. Así debería verse la URL de la solicitud:

http://127.0.0.1:8000/predict

Mi descripción se ve así:

"Un perro amigable con pelo rizado y un comportamiento juguetón."

Verificando los resultados

¡Los resultados hablan por sí mismos! Es realmente asombroso cuánto conocimiento podemos extraer del texto hoy en día. Te animamos a probar tus propias descripciones y compartir tus resultados en nuestro Discord de lablab.ai!

Conclusión

En este tutorial de Cohere, te hemos mostrado cómo construir una aplicación de Cohere, específicamente una API de reconocimiento de razas de perros. El viaje no se detiene aquí. Únete a los hackathons de IA de lablab.ai para poner a prueba tus nuevas habilidades en un entorno en vivo. Esta es una oportunidad fantástica para aprender, compartir e innovar junto a una comunidad de individuos afines en todo el mundo.

Recuerda, el conocimiento es poder. Avanzar en tu experiencia en esta industria en rápida evolución podría catalizar un cambio de carrera. Entonces, ¿por qué esperar? ¡Únete a la revolución de la IA con lablab.ai y comienza a construir con la API de Cohere hoy mismo!