Este es el tercer y último curso sobre IA generativa enfocado en el desarrollo de software. En este curso, se explorará cómo aprovechar el conocimiento profundo de los Modelos de Lenguaje de Aprendizaje (LLM) más allá de la simple escritura de código, para crear mejores aplicaciones y diseñar software más eficiente.
Serialización y deserialización de datos.
Diseño de Bases de Datos
Creación de consultas eficientes.
Patrones de Diseño
El uso de LLM en el desarrollo de software no solo mejora la calidad del código, sino que también inspira a los desarrolladores a pensar de manera más creativa y eficiente. A medida que avanzamos en la producción, es crucial considerar cómo el código interactúa con otros elementos y cómo se pueden aplicar patrones de diseño para optimizar el desarrollo.
Este documento resume los conceptos clave del curso y proporciona una guía sobre cómo los LLM pueden ser utilizados para mejorar el desarrollo de software.
En este módulo, se explora cómo utilizar un modelo de lenguaje grande (LLM) para diseñar la arquitectura de una aplicación, comenzando desde un concepto inicial hasta la construcción de un prototipo funcional. Se introduce la metodología de Desarrollo Basado en la Configuración (CDD), que permite una mayor flexibilidad en el desarrollo de software.
El CDD es un enfoque que permite controlar el comportamiento, características y configuración de una aplicación a través de archivos de configuración externos, en lugar de codificarlos de manera rígida en la lógica central de la aplicación. Esto ofrece varias ventajas:
Análisis de sus puntos fuertes y débiles.
Serialización de Archivos
Importancia de la serialización en el CDD.
Proyecto de Muestra
Diseño del código en estilo CDD, externalizando parámetros en archivos de configuración.
Resultados y Administración
Este módulo tiene como objetivo ayudar a los participantes a considerar cómo los LLM pueden influir en decisiones de diseño importantes en sus proyectos. Se invita a los participantes a unirse al siguiente video para comenzar con la práctica.
Este documento resume los conceptos clave sobre los paradigmas de diseño en el desarrollo de software, con un enfoque particular en el desarrollo basado en la configuración (CDD). Se discuten las ventajas y desventajas de este enfoque, así como la importancia de elegir el paradigma adecuado para un proyecto.
Los paradigmas de diseño son enfoques estructurados que abordan los desafíos comunes en el desarrollo de software. Proporcionan principios y patrones que ayudan a resolver problemas recurrentes en el diseño e implementación de software. Algunos paradigmas populares incluyen:
Elegir un paradigma de diseño implica valorar ciertos aspectos del proyecto sobre otros, lo que puede afectar la estructura del software y la interacción del equipo a lo largo del tiempo. Las decisiones sobre el paradigma son cruciales y deben ser tomadas con cuidado.
El CDD es un enfoque donde el comportamiento de una aplicación se controla mediante archivos de configuración externos, en lugar de valores codificados en el código fuente. Esto permite modificar el comportamiento de la aplicación simplemente editando un archivo.
Al decidir si implementar el CDD, es importante considerar:
| Consideración | Descripción |
|---|---|
| Necesidades de Personalización | ¿Qué tan personalizable debe ser el software? |
| Capacidades del Equipo | ¿Qué habilidades tiene el equipo para manejar configuraciones? |
| Variedad de Entornos | ¿En cuántos entornos se implementará la aplicación? |
| Escalabilidad a Largo Plazo | ¿Cómo se escalará el software en el futuro? |
| Problemas de Seguridad | ¿Qué medidas se tomarán para proteger la información confidencial? |
El desarrollo basado en la configuración es un paradigma valioso que puede facilitar la personalización y flexibilidad del software. Sin embargo, es crucial evaluar sus ventajas y desventajas en el contexto de cada proyecto. La interacción con un modelo de lenguaje (LLM) puede ser útil para explorar diferentes enfoques y tomar decisiones informadas sobre el diseño del software.
En el siguiente módulo, se explorará cómo implementar el CDD en Python, centrándose en la lectura y escritura de archivos de configuración.
En este curso, se explora la importancia de mover los detalles de configuración a archivos externos, permitiendo que el código fuente lea estos archivos para personalizar la ejecución del software. Se revisan los formatos de archivo más comunes para la configuración y se discuten las mejores prácticas en el uso de modelos de lenguaje (LLM).
A continuación, se presentan los dos formatos de archivo más recomendados para estructurar archivos de configuración:
| Formato | Ventajas | Desventajas |
|---|---|---|
| JSON | - Estandarizado y ampliamente utilizado en APIs. - Compatible con múltiples lenguajes, incluido Python. |
- No soporta comentarios. - Puede ser verboso y difícil de leer. |
| YAML | - Muy legible y fácil de entender. - Soporta comentarios, lo que es útil para la documentación. |
- Basado en indentación, lo que puede generar errores fácilmente. |
Al trabajar con archivos de configuración en Python, es importante conocer las operaciones básicas. Aquí hay un ejemplo de cómo escribir datos en un archivo:
with open('config.json', 'w') as file:
file.write('{"key": "value"}')
w en el comando open?Para leer y escribir archivos JSON, se recomienda utilizar la biblioteca json de Python, que maneja la serialización y deserialización de datos.
La elección del formato de archivo y la correcta implementación de las operaciones de lectura y escritura son pasos cruciales en la arquitectura de aplicaciones. En el siguiente video, se profundizará en el uso de la biblioteca JSON para manejar archivos de configuración.
En este documento se abordarán los conceptos de serialización de datos en Python utilizando las bibliotecas JSON y Pickle. Se explicarán los comandos más relevantes y se proporcionarán ejemplos de uso.
La serialización es el proceso de convertir datos, objetos y estructuras en formatos que se pueden almacenar, mover y reconstruir fácilmente más adelante. En Python, las bibliotecas JSON y Pickle son herramientas clave para manejar la serialización de datos.
La biblioteca JSON en Python permite leer y escribir archivos de configuración en formato JSON. Los comandos más utilizados son:
| Comando | Descripción |
|---|---|
json.load |
Lee un archivo JSON y lo convierte en un objeto de Python. |
json.dump |
Serializa un objeto de Python y lo escribe en un archivo JSON. |
json.loads |
Convierte una cadena JSON en un objeto de Python. |
json.dumps |
Serializa un objeto de Python a una cadena JSON. |
import json
# Serializar un diccionario a un archivo JSON
data = {'nombre': 'Juan', 'edad': 30}
with open('config.json', 'w') as f:
json.dump(data, f)
# Leer un archivo JSON y convertirlo a un diccionario
with open('config.json', 'r') as f:
config = json.load(f)
print(config)
Al elegir un formato de serialización, es importante considerar:
JSON es una buena opción para archivos de configuración debido a su legibilidad y compatibilidad.
Pickle es otra biblioteca de Python que se utiliza para serializar y deserializar objetos de Python. Convierte un objeto en un flujo de bytes y viceversa. Sus comandos más relevantes son:
| Comando | Descripción |
|---|---|
pickle.load |
Lee datos serializados desde un archivo y los convierte en un objeto de Python. |
pickle.dump |
Serializa un objeto de Python y lo escribe en un archivo. |
pickle.loads |
Convierte una cadena de bytes en un objeto de Python. |
pickle.dumps |
Serializa un objeto de Python a una cadena de bytes. |
import pickle
# Serializar un objeto a un archivo
data = {'nombre': 'Juan', 'edad': 30}
with open('data.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f)
# Leer un objeto desde un archivo
with open('data.pkl', 'rb') as f:
loaded_data = pickle.load(f)
print(loaded_data)
Es importante tener cuidado al deserializar objetos con Pickle, ya que el contenido deserializado puede incluir código ejecutable. Esto puede representar un riesgo de seguridad si se manipulan objetos de fuentes no confiables.
Con el conocimiento de las bibliotecas JSON y Pickle, ahora tienes las herramientas necesarias para manejar la serialización de datos en tu aplicación. ¡Es hora de comenzar a codificar!
En este documento se resumen los conceptos y pasos necesarios para crear una aplicación que utilice la API del modelo DALL-E de OpenAI. Se abordarán los parámetros necesarios para realizar llamadas a la API, la importancia de no confiar ciegamente en los modelos de lenguaje y cómo refactorizar el código para mejorar su funcionalidad.
DALL-E es un modelo de IA generativa que puede crear imágenes a partir de instrucciones de texto. A lo largo de la especialización, se ha utilizado un modelo de lenguaje para ayudar a generar código, pero DALL-E se centra en la generación de imágenes.
Al realizar una llamada a la API de DALL-E, es necesario configurar varios parámetros. Estos se dividen en dos categorías:
| Tipo de Parámetro | Descripción |
|---|---|
| Parámetros del Modelo | Guían la creación de la imagen. Incluyen instrucciones específicas para DALL-E. |
| Parámetros de Aplicación | Aseguran que la aplicación funcione correctamente, como la clave de API y la ubicación para guardar archivos. |
Al realizar una llamada exitosa a DALL-E, se recibe un objeto JSON que contiene varias URL de las imágenes generadas. La carga útil se verá de la siguiente manera:
{
"data": [
"url_imagen_1",
"url_imagen_2"
]
}
Para crear la aplicación, es fundamental ser explícito al solicitar código a un modelo de lenguaje. Se recomienda seguir estos pasos:
Durante el desarrollo, es posible encontrar problemas como el uso de bibliotecas obsoletas. Es importante:
Para seguir un enfoque de diseño centrado en el desarrollo (CDD), es necesario:
La creación de una aplicación utilizando la API de DALL-E requiere atención a los detalles y una comprensión clara de los parámetros necesarios. Además, es crucial no depender completamente de los modelos de lenguaje y utilizar la experiencia personal para guiar el desarrollo.
En el siguiente video, se explorará cómo implementar la refactorización del código y la externalización de parámetros en un archivo de configuración.
En este curso, se explora cómo refactorizar una aplicación cliente que interactúa con la API de DALL-E, externalizando la configuración para mejorar la flexibilidad y mantenibilidad del código. Se utiliza un modelo de lenguaje (LLM) para ayudar en el proceso de desarrollo y se discuten las mejores prácticas para la gestión de parámetros de configuración.
| Tipo de Parámetro | Ejemplo de Valor |
|---|---|
| URL | https://api.dall-e.com/generate |
| Clave de API | 12345-abcde-67890-fghij |
| Encabezados | {"Content-Type": "application/json"} |
| Solicitud | Crear un paisaje urbano futurista |
| Tamaño de imagen | 1024x1024 |
| Número de imágenes | 3 |
| Tiempo de espera | 5 (en segundos) |
El uso de un enfoque basado en la configuración permite una mayor flexibilidad en el desarrollo de aplicaciones que interactúan con APIs como DALL-E. La colaboración con un LLM puede facilitar la implementación de mejoras y la gestión de parámetros de configuración, lo que resulta en aplicaciones más robustas y fáciles de mantener.
En este módulo, se explora el desarrollo de una aplicación que utiliza DALL-E para generar imágenes, enfatizando la importancia de la configuración externa y el uso de modelos de lenguaje (LLM) para mejorar el proceso de desarrollo. Se discuten técnicas para compartir imágenes generadas y se introducen conceptos sobre la gestión de datos y la optimización de bases de datos.
pickle para almacenar imágenes y configuraciones en un solo archivo.python
pickle_data = {
"configuracion": {
"api_key": "tu_api_key",
"estilo": "vivo",
"calidad": "alta"
},
"imagenes": []
}pickle para permitir a los usuarios finales ajustar parámetros y generar imágenes.pickle, pero se recomienda el uso de bases de datos para aplicaciones más complejas.En este módulo, se explora el desarrollo de una aplicación que utiliza DALL-E para generar imágenes, enfatizando la importancia de la configuración externa y el uso de modelos de lenguaje (LLM) para mejorar el proceso de desarrollo. Se discuten técnicas para compartir imágenes generadas y se introducen conceptos sobre la gestión de datos y la optimización de bases de datos.
pickle para almacenar imágenes y configuraciones en un solo archivo.python
pickle_data = {
"configuracion": {
"api_key": "tu_api_key",
"estilo": "vivo",
"calidad": "alta"
},
"imagenes": []
}pickle para permitir a los usuarios finales ajustar parámetros y generar imágenes.pickle, pero se recomienda el uso de bases de datos para aplicaciones más complejas.