Tutoriel PaLM2: Créez Votre Propre Assistant IA

Introduction à PaLM2 de Google

Dans le paysage évolutif de l'intelligence artificielle, le PaLM2 de Google se démarque en tant que modèle de langage de nouvelle génération conçu pour améliorer les performances dans diverses tâches de raisonnement. S'appuyant sur l'héritage de Google en matière de percées marquantes dans l'apprentissage automatique et l'IA responsable, le PaLM2 présente des améliorations notables par rapport à son prédécesseur, le PaLM. Il excelle dans des tâches telles que la génération de code, le raisonnement mathématique, la classification, la réponse à des questions, la traduction et la génération de langage naturel.

Conditions préalables à l'utilisation de PaLM2

Pour exploiter les capacités de l'API PaLM2 de Google, certaines conditions préalables doivent être remplies :

• Rejoindre la liste d'attente pour l'accès à l'API PaLM2 sur le site officiel de Google.
• Créer un compte sur Streamlit, qui permet aux développeurs de déployer facilement leurs applications. Il est recommandé de s'inscrire en utilisant un compte GitHub pour un déploiement simplifié sur le Streamlit Sharing Cloud.

Commencer avec Streamlit et PaLM2

Étape 1 : Configurer le répertoire du projet

Suivez ces étapes pour configurer votre répertoire de projet :

1. Créer un nouveau répertoire de projet et y accéder via votre terminal.
2. Créer et activer un environnement virtuel pour gérer les dépendances.
3. Installer Streamlit et toutes les dépendances nécessaires pour l'API PaLM de Google.

Étape 2 : Construire votre application Streamlit

Maintenant, créons notre application Streamlit :

1. Créer un nouveau fichier appelé app.py.
2. Importer les bibliothèques nécessaires de Streamlit et de l'API PaLM de Google.
3. Définir le titre de votre application en utilisant st.title().
4. Initialiser l'état des messages pour l'entrée du chat.

Création d'un formulaire pour l'entrée de l'utilisateur

À l'aide de st.form(), créer un formulaire qui capture l'entrée de l'utilisateur. Vous pouvez disposer le formulaire à l'aide de st.columns(), en fournissant une colonne pour l'entrée de l'utilisateur et l'autre pour le bouton 'Envoyer'.

Étape 3 : Configurer l'API PaLM de Google

Pour communiquer avec l'API PaLM :

1. Configurez-la avec votre clé API unique.
2. Implémentez une fonctionnalité pour obtenir la réponse de l'API en fonction de l'entrée de l'utilisateur.
3. Optionnellement, créez une fonction pour effacer l'historique des chats pour une meilleure expérience utilisateur.

Étape 4 : Exécuter l'application

Exécutez l'application à l'aide d'une commande comme streamlit run app.py. Vous devriez voir une interface conviviale ressemblant à une application de chat où l'entrée et la sortie peuvent être facilement communiquées.

Étape 5 : Déployer votre application

Une fois que votre application est prête à être partagée, suivez le tutoriel détaillé sur le déploiement de votre application sur le Streamlit Sharing Cloud.

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons construit avec succès un assistant virtuel alimenté par l'IA utilisant le modèle PaLM2 de Google intégré à Streamlit. Cette combinaison puissante permet aux développeurs de créer des applications rapidement et efficacement en utilisant Python.

Pour explorer l'implémentation complète, visitez le lien ici. Merci d'avoir suivi. Pour toute question ou discussion, n'hésitez pas à me contacter sur LinkedIn ou Twitter. J'aimerais avoir de vos nouvelles !