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

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

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

Embárcate en un fascinante tutorial de CoHERE

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

Descubre más recursos

¿Deseas profundizar en el cautivador mundo de Cohere AI? ¡Nuestra caja de tesoros de tutoriales de Cohere te espera! Y para aquellos que anhelan el aprendizaje comunitario, nuestros extraordinarios hackatones de IA reúnen a entusiastas de todo el mundo para experimentar con este y otros tutoriales. ¡Aprovecha la oportunidad de aprender, colaborar e innovar como nunca antes!

¡Comencemos!

Necesitamos comenzar creando un directorio para nuestro proyecto. Lo llamaremos reconocimiento-de-raza-de-perro y luego crearemos un entorno virtual para ello.

Instrucciones de configuración

1. Crea cuentas en Cohere y OpenAI.
2. Descarga las claves de API para la autorización.
3. Crea un archivo .env y coloca las claves allí.

Instalar bibliotecas necesarias

Ahora instalemos todas las bibliotecas necesarias:

pip install fastapi cohere openai

Crea app.py y comienza a codificar

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

Autorización

A continuación, crearemos una aplicación FastAPI y autorizaremos los clientes de Cohere y OpenAI:

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

Define tu solicitud

Definiré una solicitud para que el LLM de Cohere prediga la raza de un perro. Esto implicará pasar ejemplos de razas de perros junto con sus descripciones:

prompt = "Dada una descripción, predice la raza del perro. Ejemplos:
- Un perro pequeño y enérgico con un abrigo rizado: Poodle
- Un perro grande y leal que ama buscar cosas: Labrador Retriever"

Crear endpoint de predicción

Ahora podemos definir un endpoint para nuestra predicción utilizando el LLM de Cohere:

@app.post("/predict")
async def predict(description: str):
    response = cohere_client.generate(prompt=prompt + f'\n{description}\n')
    return response.generations[0].text.strip()

Ejecutando la aplicación

Ahora podemos ejecutar nuestra aplicación usando el comando:

uvicorn app:app --reload

Podemos probar nuestra aplicación enviando una solicitud al endpoint. Usaré Postman para ello, una herramienta popular para probar APIs.

Detalles de la solicitud

Así es como debería verse nuestra URL de solicitud:

POST http://localhost:8000/predict

Mi descripción es:

"Un perro amigable conocido por su amor a jugar a buscar."

¡Verifica los resultados!

¡Los resultados hablan por sí mismos! Es realmente notable cuánta información podemos extraer del texto hoy en día. Te animamos a que pruebes tus propias descripciones y compartas 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. Pero el viaje no termina aquí. Puedes unirte a los hackatones de IA de lablab.ai para poner a prueba tus nuevas habilidades en un entorno en vivo. Es una oportunidad fantástica para aprender, compartir e innovar junto a una comunidad de personas afines de todo el mundo.

Y recuerda, el conocimiento es poder. Progresar tu conocimiento en esta industria de rápido crecimiento podría ser el catalizador para 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!