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Conceptos de la IA generativa
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Desde principios de 2023, hemos oído mucho sobre ChatGPT y otras herramientas nuevas de IA generativa. ChatGPT arrasó en todo el mundo como una aplicación conversacional sorprendentemente capaz. Pero fue solo el comienzo de una nueva ola de innovación en IA generativa.
En los meses posteriores al lanzamiento de ChatGPT, hemos visto un aluvión de startups y empresas que aprovechan modelos de lenguaje similares para crear aplicaciones innovadoras. Herramientas como ChatPDF permiten conversar de forma natural con documentos y AutoGPT utiliza arquitecturas basadas en agentes para automatizar tareas complejas. Cada día parece lanzarse una nueva aplicación de IA generativa que resuelve problemas reales de formas creativas.
Pero, ¿cómo se construyen realmente estos potentes sistemas? ¿Y podrías crear tu propia IA conversacional a medida?
En este blog, repasaremos siete herramientas esenciales de IA generativa para crear aplicaciones de IA y veremos formas eficaces de construirlas.
¿Tienes curiosidad por saber por qué la competencia en IA es tan importante? Échale un ojo a nuestra guía aparte.
7 herramientas esenciales de IA generativa
Estas herramientas de IA generativa aportan capacidades como acceso a grandes modelos de lenguaje, ajuste fino y entrenamiento de modelos, operaciones con LLM (LLMOps), indexación y almacenamiento de documentos, monitorización, entrenamiento y serving de modelos, y creación de aplicaciones web.
1. OpenAI
La API de OpenAI ofrece modelos avanzados de IA para que los desarrolladores los utilicen. Puedes generar texto con modelos GPT, encontrar textos similares con embeddings, convertir voz a texto con Whisper y crear imágenes con modelos DALL-E.
La API de OpenAI te da una forma sencilla de acceder a grandes modelos de lenguaje y de visión para tu aplicación. No necesitas crear infraestructura ni desplegar y monitorizar tu propio modelo. Con las APIs y otras herramientas para desarrolladores de OpenAI, cualquiera puede montar una startup de IA de principio a fin.
Puedes acceder a los modelos generativos de OpenAI usando curl o la API de Python. La chuleta de la API de OpenAI en Python ofrece instrucciones detalladas para acceder a todos los tipos de modelos, y nuestro tutorial sobre usar la API de OpenAI en Python tiene más detalles.
2. Transformers
Tanto la librería de Python Transformers como la plataforma Hugging Face han sido clave para desarrollar una comunidad de machine learning de código abierto.
Con Transformers, puedes acceder a conjuntos de datos y modelos gratis en cuestión de segundos. La librería de Python Transformers también facilita el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje sobre nuevos datasets.
Puedes subir tu modelo a Hugging Face y usarlo igual que con la API de OpenAI. Hugging Face también ofrece soluciones enterprise para aplicaciones a gran escala.
En lugar de depender de APIs de terceros como OpenAI, puedes crear tu propio modelo de IA generativa, lo que te da mayor control y seguridad.
Si eres nuevo en Hugging Face, lee nuestro tutorial Introducción al uso de Transformers y Hugging Face para aprender lo básico.
3. LangChain
LangChain es un framework de código abierto que facilita la creación de aplicaciones impulsadas por grandes modelos de lenguaje como GPT-4. Ofrece una interfaz modular, gestión de prompts, gestión de contexto, VectorStores, encadenamiento de múltiples modelos y herramientas, agentes de IA y acceso a los principales LLM.
LangChain es un ecosistema que permite crear fácilmente aplicaciones de IA usando OpenAI y otros LLM. Con apenas unas líneas de código, puedes crear chatbots, automatizaciones de IA y aplicaciones inteligentes. Es una herramienta popular en el ámbito de la IA por su facilidad de uso y la rapidez de desarrollo. Siguiendo el tutorial de LangChain para crear aplicaciones con LLM, entenderás sus funciones clave con ejemplos de código.
4. Pinecone
Pinecone es una base de datos vectorial gestionada y optimizada para aplicaciones de machine learning con datos de alta dimensión. A diferencia de las bases de datos tradicionales, las bases vectoriales como Pinecone están optimizadas para almacenar y analizar representaciones vectoriales complejas y multidimensionales.
Pinecone es un sistema de almacenamiento que te permite integrar documentos PDF, archivos Markdown y otros textos en tu modelo de lenguaje. Esto habilita respuestas personalizadas en lugar de generalistas.
Aprende a gestionar de forma eficiente datos no estructurados y de alta dimensión con el tutorial Mastering Vector Databases de Pinecone.
Además de Pinecone, también puedes probar ChromaDB. Es una base de datos de código abierto autogestionada que no requiere registro y se integra sin problemas con tu aplicación.
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5. Weights & Biases
Weights & Biases es una plataforma para desarrolladores de machine learning que permite rastrear experimentos, visualizar resultados y optimizar modelos. Es una herramienta ligera para registrar métricas, visualizar el entrenamiento, reproducir experimentos, versionar datos y colaborar en equipo.
W&B ayuda a los desarrolladores a crear mejores modelos de ML mediante la experimentación y los insights. La plataforma ofrece monitorización de modelos y un conjunto de herramientas de LLMOps diseñadas para aplicaciones de lenguaje.
Puedes usar W&B para seguir el rendimiento de modelos de IA generativa durante el entrenamiento y en producción. A nivel individual, puedes usar un servidor en la nube gratis o ejecutar tu propio servidor.
Si eres nuevo en Weights & Biases, consulta la guía Experimentación en machine learning: introducción a Weights & Biases para aprender a estructurar, registrar y analizar tus experimentos de ML.
Para monitorizar grandes modelos de lenguaje en producción, WhyLabs ha creado un kit de herramientas de código abierto, langkit, que extrae señales de los prompts y las respuestas, garantizando la seguridad y la protección.
6. BentoML
BentoML es un framework potente que permite a desarrolladores y científicos de datos crear y desplegar productos de IA de forma rápida y eficiente. Con BentoML, integrar modelos de machine learning preentrenados en producción resulta sencillo, lo que te permite aportar valor a tus usuarios en cuestión de minutos.
BentoML ofrece bentoml/OpenLLM, diseñado para simplificar las operaciones con LLM: despliegue, ajuste fino, serving y monitorización. OpenLLM es compatible con muchos LLM de vanguardia y runtimes como StableLM, Falcon, Dolly y más. Aprende a crear y servir tu modelo con OpenLLM en pocos minutos siguiendo el tutorial Deploy a large language model with OpenLLM and BentoML.
7. Gradio
Gradio es una herramienta potente que ha ganado gran popularidad en las comunidades de IA por su capacidad para simplificar y acelerar el desarrollo de demos de machine learning. Ofrece un enfoque sencillo y modular para crear todo tipo de aplicaciones web de IA, chatbots y aplicaciones de lenguaje, por lo que es la opción preferida de muchos desarrolladores.
De forma similar, Streamlit es una alternativa a Gradio que proporciona una interfaz simplificada para crear aplicaciones web de IA generativa.
Antes de desplegar tu modelo generativo, se recomienda crear demos con Gradio, compartirlas con la comunidad y recoger feedback. Esto te ayudará a construir mejores aplicaciones. Además, puedes usarlo como interfaz de usuario para probar tus modelos rápidamente y sorprender a las partes interesadas.
Consulta la chuleta The Generative AI Tools Landscape para ver las herramientas construidas sobre modelos de IA generativa.
Tabla resumen: herramientas de IA generativa, casos de uso y alternativas
| Herramienta | Caso de uso principal | Alternativas |
|---|---|---|
| OpenAI API | Modelos preentrenados para generación de texto, embeddings, voz a texto, generación de imágenes. Soluciones de IA plug-and-play. | Hugging Face (para mayor control y ajuste fino) |
| Hugging Face | Ajuste fino y uso de modelos open source para varias aplicaciones (NLP, visión por computador, etc.). Más control sobre los modelos. | OpenAI API (por su sencillez y modelos preentrenados) |
| LangChain | Crear aplicaciones impulsadas por LLM (p. ej., chatbots, asistentes inteligentes de documentos) con herramientas como chaining, agentes y gestión de contexto. | OpenAI API (para implementaciones de chatbots más simples) |
| Pinecone | Almacenar y consultar embeddings vectoriales a escala para aplicaciones de IA (p. ej., búsqueda de documentos, sistemas de recomendación). | ChromaDB (base vectorial open source autogestionada) |
| ChromaDB | Base de datos vectorial autogestionada para embedding y búsqueda vectorial. Ideal para desarrolladores que buscan una solución open source. | Pinecone (base vectorial totalmente gestionada y escalable) |
| Weights & Biases (W&B) | Seguimiento de experimentos de ML, optimización de modelos y monitorización del rendimiento en producción. Ideal para LLMOps a gran escala. | WhyLabs (para monitorizar LLM y garantizar seguridad y protección) |
| BentoML | Despliegue de modelos de ML a escala. Pensado para producción y compatible con modelos de vanguardia. | Gradio (para demos web simples y prototipado rápido) |
| Gradio | Creación de interfaces web para modelos de ML, prototipado y compartición rápida de demos de IA con usuarios no técnicos. | Streamlit (otra herramienta para crear demos y apps de IA) |
Consejos para crear aplicaciones de IA generativa
Veamos algunos consejos para construir con éxito una aplicación de IA generativa rentable, segura, conforme y estable.
1. Empieza con un objetivo claro
Decide qué tipo de aplicación de IA generativa quieres crear y qué problema quieres resolver con ella. Tener un objetivo claro te ahorrará tiempo y dinero.
2. Elige las herramientas adecuadas
Asegúrate de elegir bien las APIs de terceros, modelos, integraciones, MLOps, herramientas de monitorización y automatización. Escoger las herramientas que mejor encajen con tu aplicación es clave para el éxito del proyecto.
3. LLMOps es clave
Debes seguir las directrices de IA y monitorizar y mantener tus modelos en producción. Al centrarte en LLMOps, puedes reducir costes operativos y ofrecer a los usuarios un producto estable y seguro.
4. Sigue las pautas de seguridad
Detecta y analiza posibles inyecciones de prompts, fugas de datos y otros comportamientos maliciosos. Implementa validación y saneamiento estrictos de las entradas que proporcionen los usuarios para cumplir los estándares del sector y evitar problemas legales.
5. Prueba tus modelos sin conexión
Antes de desplegar, prueba tus LLM sin conexión para verificar precisión y otras métricas de rendimiento.
6. Empieza en pequeño con capacidades limitadas
En lugar de construir una plataforma de IA completa, empieza con una función sencilla de chatbot y ve añadiendo regularmente nuevas capacidades como subir archivos, generar imágenes, etc.
7. Infraestructura del modelo
LLMOps puede ser bastante costoso, así que realiza un análisis de costes antes de elegir servicios en la nube para tu aplicación. Muchas empresas pierden dinero por no conocer los requisitos de memoria y cómputo.
8. Monitoriza tu modelo en producción
Vigila degradación del rendimiento, sesgos y usos maliciosos. Ten listo un plan de reversión.
Lee la guía Liberar la creatividad con IA generativa para explorar arte, música y literatura con la ayuda de modelos generativos.
Conclusión
La IA generativa representa una nueva frontera emocionante para crear aplicaciones innovadoras que antes estaban fuera de alcance. Con las herramientas adecuadas y un enfoque cuidadoso, los desarrolladores tienen hoy un enorme potencial creativo a su alcance. Modelos preentrenados como DALL-E 2 y ChatGPT han abierto la puerta a generar imágenes sintéticas impactantes, texto con apariencia humana y mucho más.
Los frameworks de MLOps ayudan a llevar los modelos generativos de la investigación a producción, al tiempo que monitorizan sesgos y rendimiento. A medida que la tecnología madure, veremos interfaces aún más intuitivas.
Aunque debemos ser cautos con la privacidad de los datos, la seguridad y el impacto social, la IA generativa puede permitir a las empresas ofrecer experiencias realmente innovadoras y valiosas; y apenas estamos empezando a explorar sus posibilidades.
Ahora que ya conoces las herramientas esenciales, es hora de empezar a construir tu proyecto de IA generativa. Inspírate con este blog: 5 proyectos que puedes construir con modelos generativos y herramientas open source.
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FAQs
¿Necesito habilidades técnicas avanzadas para usar estas herramientas de IA generativa?
No necesariamente. Muchas de estas herramientas, como la API de OpenAI, Hugging Face y Gradio, están pensadas para ser accesibles incluso con nociones básicas de programación. Frameworks de código abierto como LangChain y BentoML también simplifican muchos aspectos del trabajo con grandes modelos de lenguaje (LLM). Dicho esto, contar con una base en Python y conceptos de machine learning te ayudará a sacarles más partido. Si estás empezando, seguir tutoriales y apoyarte en la comunidad hará la curva de aprendizaje más llevadera.
¿Estas herramientas son gratuitas o tengo que pagar por ellas?
Muchas de las herramientas mencionadas, como Hugging Face Transformers, LangChain y Gradio, ofrecen planes gratuitos para empezar sin coste inicial. Sin embargo, las funciones avanzadas, la infraestructura para empresas o un uso intensivo pueden requerir planes de pago. Por ejemplo, la API de OpenAI funciona con pago por uso, y puede ofrecer uso gratuito dentro de ciertos límites. En despliegues en la nube (p. ej., Pinecone o BentoML en AWS), también podrías incurrir en costes según almacenamiento, recursos computacionales o número de solicitudes.
¿Cómo elijo la herramienta de IA generativa adecuada para mi proyecto?
La elección depende de los requisitos de tu proyecto. Si vas a crear un chatbot o una IA conversacional, la API de OpenAI o LangChain pueden encajar mejor. Para proyectos que impliquen indexación de documentos y consultas vectoriales, Pinecone o ChromaDB serán más adecuados. Si te centras en el seguimiento de modelos y la experimentación, Weights & Biases es una opción potente. Si no lo tienes claro, empieza definiendo el problema que quieres resolver y luego evalúa qué herramientas ofrecen las funciones que necesitas, ya sea entrenar modelos, gestionar LLMOps o desplegar apps web.
Soy un científico de datos certificado que disfruta creando aplicaciones de aprendizaje automático y escribiendo blogs sobre ciencia de datos. Actualmente me centro en la creación de contenidos, la edición y el trabajo con grandes modelos lingüísticos.
