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

Introducción

PaLM2 es un modelo de lenguaje grande de próxima generación desarrollado por Google, que representa un avance significativo en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA). Este modelo se basa en el legado establecido de Google en la investigación pionera, demostrando un rendimiento mejorado en varias tareas de razonamiento en comparación con sus precursores, como PaLM. Tareas como la generación de código, la resolución de problemas matemáticos, la clasificación, la respuesta a preguntas, la traducción y la generación de lenguaje natural han visto mejoras marcadas con la introducción de PaLM2.

Requisitos previos

Para aprovechar la API de PaLM2 de Google, se requiere que los desarrolladores interesados se unan a la lista de espera. Además, para implementar aplicaciones que utilicen esta API en Streamlit, los usuarios deben crear una cuenta gratuita en Streamlit. Se recomienda registrarse utilizando una cuenta de GitHub para que pueda implementar su aplicación de manera conveniente en la Nube de Compartición de Streamlit.

Comenzando

Paso 0: Crear un nuevo directorio de proyecto

Primero, crea un nuevo directorio de proyecto y navega a él en tu terminal. También necesitarás:

• Crear y activar un entorno virtual.
• Instalar Streamlit junto con las dependencias de la API de PaLM de Google.

Paso 1: Crear una nueva aplicación Streamlit

Dentro de tu directorio de proyecto, crea un archivo llamado app.py. En este archivo, importarás los paquetes necesarios para Streamlit y la API de PaLM de Google:

import streamlit as st
import google_palm_api  # importación hipotética

Agrega un título a tu aplicación utilizando la función st.title() de Streamlit.

A continuación, necesitarás inicializar el estado de mensajes de tu aplicación:

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

Crea un formulario para capturar la entrada del usuario, aprovechando el método st.form() de Streamlit para una mejor interacción:

with st.form(key='input_form'):
    user_input = st.text_input('Tu mensaje:')
    submit_button = st.form_submit_button(label='Enviar')

Organiza tu diseño usando st.columns() para crear una interfaz similar a un chat, mostrando la entrada del usuario en un lado y el botón de enviar en el otro.

Configura la API de PaLM de Google incorporando tu clave de API y formatea el flujo para obtener respuestas:

response = google_palm_api.get_response(user_input)

Si es necesario, implementa una función para borrar el historial de chat:

if st.button('Borrar historial'):
    st.session_state.messages = []

Paso 2: Ejecutar la aplicación

Para ejecutar tu aplicación, usa el siguiente comando en tu terminal:

streamlit run app.py

Una vez ejecutado con éxito, tu aplicación se lanzará y aparecerá similar a una interfaz de chat.

Desplegando en la Nube de Compartición de Streamlit

Una vez finalizado el desarrollo, puedes desplegar tu aplicación en la Nube de Compartición de Streamlit. Para una guía completa sobre el despliegue, consulta la documentación de Streamlit Sharing.

Conclusión

Este tutorial te guió a través de los pasos para crear un asistente virtual impulsado por IA utilizando el modelo PaLM2 de Google junto con Streamlit para el desarrollo de aplicaciones. Streamlit es una excelente herramienta que permite a los desarrolladores crear aplicaciones de manera rápida utilizando Python puro.

Para explorar la implementación completa, consulta el repositorio aquí.

¡Gracias por seguir este tutorial! Si tienes preguntas o comentarios, no dudes en conectarte conmigo en LinkedIn o Twitter. ¡Me encantaría saber de ti!