Créez votre propre IA avec PaLM2 : Un tutoriel étape par étape

Introduction

PaLM2 est un modèle linguistique de nouvelle génération développé par Google, représentant une avancée significative dans le domaine de l'apprentissage machine et de l'intelligence artificielle (IA). Ce modèle s'appuie sur l'héritage établi de Google en matière de recherche pionnière, montrant des performances améliorées dans diverses tâches de raisonnement par rapport à ses prédécesseurs, tels que PaLM. Des tâches comme la génération de code, la résolution de problèmes mathématiques, la classification, la réponse à des questions, la traduction et la génération de langage naturel ont toutes connu des améliorations notables avec l'introduction de PaLM2.

Prérequis

Pour profiter de l'API PaLM2 de Google, les développeurs intéressés doivent rejoindre la liste d'attente. De plus, pour déployer des applications utilisant cette API sur Streamlit, les utilisateurs doivent créer un compte gratuit sur Streamlit. Il est recommandé de s'inscrire en utilisant un compte GitHub afin de pouvoir déployer facilement votre application sur le Cloud de partage Streamlit.

Prise en main

Étape 0 : Créer un nouveau dossier de projet

Tout d'abord, créez un nouveau dossier de projet et naviguez jusqu'à celui-ci dans votre terminal. Vous devrez également :

• Créer et activer un environnement virtuel.
• Installer Streamlit ainsi que les dépendances de l'API PaLM de Google.

Étape 1 : Créer une nouvelle application Streamlit

Dans votre dossier de projet, créez un fichier nommé app.py. Dans ce fichier, vous importerez les packages nécessaires pour Streamlit et l'API PaLM de Google :

import streamlit as st
import google_palm_api  # import hypothétique

Ajoutez un titre à votre application en utilisant la fonction st.title() de Streamlit.

Ensuite, vous devrez initialiser l'état des messages pour votre application :

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

Créez un formulaire pour capturer l'entrée de l'utilisateur, en profitant de la méthode st.form() de Streamlit pour une meilleure interaction :

with st.form(key='input_form'):
    user_input = st.text_input('Votre message:')
    submit_button = st.form_submit_button(label='Envoyer')

Organisez votre mise en page en utilisant st.columns() pour créer une interface de type chat, avec l'entrée de l'utilisateur affichée d'un côté et le bouton d'envoi de l'autre.

Configurez l'API PaLM de Google en incorporant votre clé API et formatez le flux pour récupérer les réponses :

response = google_palm_api.get_response(user_input)

Si nécessaire, mettez en œuvre une fonction pour effacer l'historique des discussions :

if st.button('Effacer l'historique'):
    st.session_state.messages = []

Étape 2 : Exécuter l'application

Pour exécuter votre application, utilisez la commande suivante dans votre terminal :

streamlit run app.py

Une fois l'exécution réussie, votre application se lancera et apparaîtra comme une interface de chat.

Déploiement sur le Cloud de partage Streamlit

Une fois le développement terminé, vous pouvez déployer votre application sur le Cloud de partage Streamlit. Pour un guide complet sur le déploiement, consultez la documentation de partage Streamlit.

Conclusion

Ce tutoriel vous a guidé à travers les étapes pour créer un assistant virtuel alimenté par l'IA en utilisant le modèle PaLM2 de Google ainsi que Streamlit pour le développement d'applications. Streamlit est un excellent outil qui permet aux développeurs de créer des applications rapidement en utilisant du Python pur.

Pour explorer la mise en œuvre complète, consultez le référentiel ici.

Merci d'avoir suivi ce tutoriel ! Pour toute question ou retour, n'hésitez pas à me contacter sur LinkedIn ou Twitter. J'aimerais avoir de vos nouvelles !