Crea tu propia IA con PaLM2: Un tutorial paso a paso

Introducción a PaLM2 de Google

El PaLM2 de Google es el modelo de lenguaje grande de próxima generación que mejora las capacidades establecidas por los modelos anteriores. Se destaca por su rendimiento superior en varias tareas de razonamiento, incluyendo, pero no limitado a:

• Generación de código
• Resolución de problemas matemáticos
• Tareas de clasificación
• Respuestas a preguntas
• Traducción de idiomas
• Generación de lenguaje natural

Este avance marca un hito significativo en el aprendizaje automático y la IA responsable, estableciendo nuevos estándares para la industria.

Requisitos previos para usar la API de PaLM2 de Google

Para utilizar eficazmente la API de PaLM2 de Google, necesitarás:

1. Unirte a la lista de espera para obtener acceso a la API.
2. Crear una cuenta en Streamlit, que es gratis.
3. Se recomienda usar tu cuenta de GitHub para Streamlit, ya que esto facilitará los futuras implementaciones de aplicaciones en la Nube Compartida de Streamlit.

Comenzando con Streamlit y PaLM2

Paso 1: Crear un nuevo directorio de proyecto

Primero, crea un nuevo directorio de proyecto y navega a él usando tu terminal:

mkdir my_palm2_app
cd my_palm2_app

Paso 2: Configura tu entorno

1. Crea y activa un entorno virtual:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # En Windows usa `venv\Scripts\activate`

2. Instala las dependencias de Streamlit y la API de PaLM de Google:

pip install streamlit google-auth

Paso 3: Crea tu aplicación Streamlit

Crea un nuevo archivo llamado app.py e importa los paquetes necesarios:

import streamlit as st
from google.auth import default

Agregar funcionalidad a tu aplicación

Agrega un título a tu aplicación:

st.title("Asistente Virtual Impulsado por IA")

Inicializar el estado del mensaje

Configura el estado inicial para los mensajes:

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

Crear un formulario para la entrada del usuario

Utiliza st.form() de Streamlit para recopilar la entrada del usuario:

with st.form(key='my_form'):
    user_input = st.text_input('Escribe tu mensaje aquí', '')
    submit_button = st.form_submit_button('Enviar')

Configura la API de PaLM de Google

Configura la clave de API e implementa la funcionalidad para obtener respuestas:

from google.cloud import openai
client = openai.Client()

if submit_button:
    response = client.Completions.create(
        prompt=user_input,
        api_key='YOUR_API_KEY'
    )

Paso 4: Ejecutar tu aplicación

Ejecuta la aplicación utilizando el siguiente comando:

streamlit run app.py

¡Tu aplicación debería lanzarse en una nueva pestaña, mostrando tu asistente virtual impulsado por IA!

Conclusión

En este tutorial, construimos con éxito un Asistente Virtual impulsado por IA utilizando el modelo PaLM2 de Google junto con Streamlit. Esta combinación permite un desarrollo rápido de aplicaciones con un mínimo de codificación.

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