Unidad 4.3. Programación para incautos.
Introducción
Esta sección ofrece una introducción para quién quiera introducirse en el mundo de la programación y hacer uso de la misma para el trabajo con modelo sd edatos aprovechando la ingente cantidad de recursos y su facilidad de uso
No se trata de un manual de programación en sí mismo, sino más bien de un conjunto de ideas y referencias que permimtirán al alumno iniciarse en este mundo.
No se requiere ningún conocimiento previo aunque es deseable ser usuario informático con cierta experiencia
Dada la limitaicón en el tiempo, nos ceñiremos a mostrar algunos ejemplos sencillos, pero a la vez potentes, de uso del lenguaje python en aplicaciones de IA.
Son ejemplos que fáciles de entender pero requieren ciertos rudimentos programáticos
Antes de comenzar, algunas referencias para poder iniciarse
Introducción a python
Para iniciarse en Python, hay una amplia gama de recursos y tutoriales disponibles en línea que pueden ayudar a aprender este lenguaje de programación de manera efectiva. Aquí hay algunas recomendaciones:
1. **Python.org**:
- El sitio web oficial de Python ofrece una sección para principiantes donde puedes encontrar una lista de editores de texto e IDEs recomendados para trabajar con Python, así como libros introductorios y ejemplos de código【27†(Python.org)】.
2. **W3Schools**:
- W3Schools proporciona un tutorial interactivo donde puedes aprender Python a través de ejemplos. Este sitio permite editar el código y ver los resultados en tiempo real, lo cual es una forma práctica de aprender【28†(W3Schools)】.
3. **DigitalOcean**:
- Ofrece una serie de tutoriales para principiantes en Python. Estos tutoriales exploran el mundo de Python, lo que puede ser una forma útil de obtener una comprensión práctica del lenguaje【29†(DigitalOcean)】.
4. **FreeCodeCamp**:
- En FreeCodeCamp, hay una lista de 15 cursos gratuitos de Python para principiantes. Entre estos, se incluye un curso completo para principiantes, así como otros recursos como el "Python Handbook" por Flavio Copes【30†(freeCodeCamp)】.
5. **Microsoft Learn**:
- Microsoft también ofrece un tutorial en español para principiantes en Python, donde podrás descubrir los conceptos básicos de Python, incluyendo el uso de Jupyter Notebook, creación de programas y proyectos, y trabajar con diferentes tipos de datos y estructuras de control en Python【31†(Microsoft Learn)】.
Estos recursos cubren una variedad de aspectos de Python, incluyendo la sintaxis básica, estructuras de datos, y aplicaciones prácticas del lenguaje. Se proporcionan tanto explicaciones textuales como ejemplos de código interactivos para ayudar a solidificar tu comprensión del material. También es recomendable explorar diferentes plataformas y seleccionar la que mejor se adapte a tu estilo de aprendizaje y necesidades.
Entornos de desarrollo y plataformas
Para la programación y manipulación de modelos de datos, existen varios entornos y herramientas que pueden ser adecuadas dependiendo de tus necesidades y preferencias. A continuación se presentan algunas opciones populares:
1. **Jupyter Notebook**:
- Este es un entorno interactivo que permite la ejecución de código, visualización de datos y documentación todo en uno. Es ampliamente utilizado por científicos de datos y analistas.
2. **RStudio**:
- Es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para el lenguaje de programación R, que es muy utilizado para la estadística y la visualización de datos.
3. **PyCharm**:
- Este es un IDE para Python, que es un lenguaje de programación muy popular en el ámbito de la ciencia de datos. PyCharm proporciona muchas herramientas y características que facilitan la programación de modelos de datos.
4. **Visual Studio Code** (VS Code):
- Este es un editor de código fuente gratuito y de código abierto que es extensible y personalizable. Con las extensiones adecuadas, puede ser una herramienta poderosa para trabajar con datos.
5. **SQL Server Management Studio (SSMS)**:
- Si estás trabajando con bases de datos SQL Server, SSMS es un entorno robusto para la gestión y programación de modelos de datos.
6. **DataGrip**:
- Es un IDE de JetBrains para bases de datos y SQL. Permite la conexión a múltiples bases de datos, exploración de datos, y muchas otras funciones útiles para trabajar con modelos de datos.
7. **Google Colab**:
- Es un entorno de notebook en la nube que permite la ejecución de código en servidores de Google, lo cual puede ser útil para la manipulación y análisis de grandes conjuntos de datos.
8. **Databricks**:
- Plataforma basada en la nube que integra un entorno de notebook con capacidades de ejecución distribuida, lo cual es útil para trabajar con grandes conjuntos de datos y modelos complejos.
9. **Tableau**:
- Si bien no es un entorno de programación per se, Tableau es una herramienta poderosa para la visualización y exploración de datos.
10. **MATLAB**:
- Es un entorno para la programación matemática y la manipulación de datos, especialmente útil en el ámbito académico y de investigación.
La elección entre estos entornos dependerá de tus necesidades específicas, la complejidad de tus modelos de datos, y tu familiaridad con los lenguajes de programación y las herramientas mencionadas. También puede ser útil considerar la comunidad y el soporte disponible para cada entorno, así como su integración con otras herramientas y plataformas que puedas estar utilizando.
Programación de modelos
HuggingFace
Hugging Face es una empresa conocida por su trabajo en el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje profundo. A continuación, se presentan algunas áreas clave en las que Hugging Face es relevante en el contexto de la programación y gestión de modelos de datos:
1. **Biblioteca Transformers**:
- Hugging Face es famoso por su biblioteca Transformers, que proporciona implementaciones de muchos modelos de lenguaje populares como BERT, GPT-2, T5, y otros. Esta biblioteca facilita el entrenamiento, la evaluación y el uso de estos modelos para diversas tareas de PLN.
2. **Model Hub**:
- Hugging Face también ofrece una plataforma conocida como Model Hub, donde los investigadores y desarrolladores pueden compartir y acceder a modelos preentrenados. Esto facilita la reutilización de modelos y acelera el desarrollo de aplicaciones de PLN.
3. **Datasets Library**:
- Además, Hugging Face proporciona una biblioteca de conjuntos de datos que facilita el acceso a una amplia variedad de conjuntos de datos para entrenamiento y evaluación de modelos.
4. **Tokenizers Library**:
- La biblioteca de tokenizadores de Hugging Face proporciona herramientas para convertir texto en tokens, un paso esencial en el procesamiento del lenguaje natural.
5. **Servicios en la Nube**:
- Hugging Face también ofrece servicios en la nube para entrenar y alojar modelos de lenguaje, proporcionando una plataforma para gestionar el ciclo de vida de los modelos de PLN.
6. **Colaboraciones y Comunidad**:
- Hugging Face colabora con muchas otras organizaciones y comunidades en el campo del aprendizaje profundo y PLN, contribuyendo a la innovación y el avance en estas áreas.
En resumen, Hugging Face proporciona herramientas y plataformas que facilitan la gestión y programación de modelos de datos, especialmente en el ámbito del procesamiento del lenguaje natural. Su biblioteca Transformers, junto con el Model Hub y otras herramientas, proporcionan un ecosistema robusto para trabajar con modelos de lenguaje y datos relacionados con el texto.
Langchain
LangChain es una plataforma diseñada para facilitar la interacción con modelos de lenguaje grandes (Large Language Models o LLMs) y la integración de estos modelos en aplicaciones y pipelines de datos. A continuación se presentan algunas características clave y capacidades de LangChain:
1. **Integración con LLMs**:
- LangChain proporciona una interfaz estándar que facilita la interacción con una variedad de LLMs de diferentes proveedores como OpenAI, Cohere, Bloom, Huggingface, entre otros【6†(EcoAGI)】【9†(Towards Data Science)】.
2. **Construcción de Prompts y Gestión de Conversaciones**:
- Ofrece herramientas para simplificar la creación y gestión de prompts, así como módulos de memoria para gestionar y alterar conversaciones pasadas, lo que es crucial para chatbots【13†(DEV Community)】.
3. **Chaining o Encadenamiento de Modelos**:
- Una característica única de LangChain es su capacidad para crear Chains (cadenas) que son enlaces lógicos entre uno o más LLMs, permitiendo crear aplicaciones más complejas al encadenar diferentes componentes【6†(EcoAGI)】【8†(Pinecone)】.
4. **Agentes Inteligentes e Indexación**:
- Equipa a los agentes con un conjunto de herramientas integral y proporciona métodos para organizar documentos de manera que faciliten la interacción efectiva con los LLMs【13†(DEV Community)】.
5. **Aplicaciones Variadas**:
- LangChain se puede utilizar para una amplia gama de aplicaciones como chatbots, sistemas de preguntas y respuestas generativas, resumen de texto y mucho más, proporcionando un marco para incluir IA de LLMs en pipelines de datos y aplicaciones【7†(DataCamp)】【8†(Pinecone)】.
6. **Procesamiento de Datos**:
- Descompone grandes cantidades de datos en chunks más manejables, los cuales pueden ser fácilmente incrustados en un vector store. Al recibir un prompt, LangChain consulta el Vector Store para obtener información relevante y luego alimenta esta información al LLM para generar o completar la respuesta【13†(DEV Community)】.
LangChain ofrece una manera estructurada y modular de trabajar con LLMs y aprovechar sus capacidades en una variedad de aplicaciones y escenarios. Esto lo convierte en una herramienta valiosa para los ingenieros de datos y desarrolladores que buscan integrar modelos de lenguaje en sus proyectos.