Tutorial de PaLM2: Construye tu propio asistente de IA

Introducción a PaLM2 de Google

En el paisaje en evolución de la inteligencia artificial, PaLM2 de Google se destaca como un modelo de lenguaje grande de próxima generación diseñado para mejorar el rendimiento en diversas tareas de razonamiento. Basándose en el legado de Google de importantes avances en el aprendizaje automático y la IA responsable, PaLM2 presenta mejoras notables sobre su predecesor, PaLM. Se destaca en tareas como generación de código, razonamiento matemático, clasificación, respuesta a preguntas, traducción y generación de lenguaje natural.

Requisitos previos para usar PaLM2

Para aprovechar las capacidades de la API de PaLM2 de Google, se deben cumplir ciertos requisitos previos:

• Unirse a la lista de espera para el acceso a la API de PaLM2 en el sitio oficial de Google.
• Crear una cuenta en Streamlit, que permite a los desarrolladores desplegar sus aplicaciones fácilmente. Se recomienda registrarse utilizando una cuenta de GitHub para un despliegue más fluido en Streamlit Sharing Cloud.

Comenzando con Streamlit y PaLM2

Paso 1: Configurar el directorio del proyecto

Sigue estos pasos para configurar tu directorio de proyecto:

1. Crea un nuevo directorio de proyecto y navega a él a través de tu terminal.
2. Crea y activa un entorno virtual para gestionar dependencias.
3. Instala Streamlit y todas las dependencias necesarias para la API de PaLM de Google.

Paso 2: Construir tu aplicación Streamlit

Ahora, vamos a crear nuestra aplicación Streamlit:

1. Crea un nuevo archivo llamado app.py.
2. Importa las bibliotecas necesarias de Streamlit y de la API de PaLM de Google.
3. Define el título de tu aplicación utilizando st.title().
4. Inicializa el estado de los mensajes para la entrada del chat.

Creación de formularios para la entrada del usuario

Utilizando st.form(), crea un formulario que capture la entrada del usuario. Puedes organizar el formulario usando st.columns(), proporcionando una columna para la entrada del usuario y la otra para el botón de 'Enviar'.

Paso 3: Configurar la API de PaLM de Google

Para comunicarte con la API de PaLM:

1. Configúralo con tu clave API única.
2. Implementa la funcionalidad para obtener la respuesta de la API basada en la entrada del usuario.
3. Opcionalmente, crea una función para limpiar el historial de chat para una mejor experiencia del usuario.

Paso 4: Ejecutar la aplicación

Ejecuta la aplicación usando un comando como streamlit run app.py. Deberías ver una interfaz amigable que se asemeja a una aplicación de chat donde la entrada y la salida se pueden comunicar fácilmente.

Paso 5: Desplegar tu aplicación

Una vez que tu aplicación esté lista para ser compartida, sigue el tutorial detallado sobre cómo desplegar tu aplicación en Streamlit Sharing Cloud.

Conclusión

En este tutorial, construimos con éxito un Asistente Virtual impulsado por IA utilizando el modelo PaLM2 de Google integrado con Streamlit. Esta poderosa combinación permite a los desarrolladores crear aplicaciones rápida y eficientemente utilizando Python.

Para explorar la implementación completa, visita el enlace aquí. Gracias por seguirme. Para cualquier consulta o discusión, no dudes en conectarte conmigo en LinkedIn o Twitter. ¡Me encantaría saber de ti!