4 Herramientas imprescindibles para desarrolladores de IA

Tabla de Contenidos

• 📚 Introducción
• 🔍 Label Studio: Una herramienta para etiquetar datos
• 🔬 Olama: La forma más fácil de probar modelos LLM
• 🌍 Open Rout: Una API para inferencia LLM
• ⚙️ Streamlit: Convierte tus modelos AI en aplicaciones web
• ✅ Conclusiones

Introducción

Desde que empecé a desarrollar con IA, he descubierto muchas herramientas nuevas en Discord, subreddits y otros lugares. En el video de hoy, quiero mostrarles cuatro de mis favoritas. Ya sea que lleves tiempo trabajando en IA o estés empezando, seguro encontrarás Algo útil en esta lista. ¡Vamos a echar un vistazo!

🔍 Label Studio: Una herramienta para etiquetar datos

La primera herramienta que quiero presentarles se llama Label Studio. Hace unos meses, estaba trabajando en un proyecto de visión por computadora y necesitaba etiquetar una gran cantidad de imágenes. Si bien existían varias herramientas y bibliotecas de anotación basadas en Python, quería algo rápido y sencillo para empezar a etiquetar de inmediato.

Encontré Label Studio en un subreddit y no he dejado de usarlo desde entonces. Básicamente, es una herramienta para etiquetar todo tipo de datos. Si tienes un gran conjunto de datos, ya sean imágenes o texto, que necesitas etiquetar, Label Studio es perfecto. Lo mejor de esta herramienta es que exporta los conjuntos de datos en formatos convencionales como Coco y YOLO, lo que facilita importarlos y entrenar mis modelos directamente desde Label Studio.

Incluso ofrece etiquetado asistido por IA, lo que significa que puedes recibir ayuda de la IA para realizar las etiquetas. Esto te ayuda a crear un conjunto de datos para entrenar un modelo. Todavía no he tenido la oportunidad de probar esta función, pero si lo has hecho, comparte tu experiencia en los comentarios.

Pros:

• Fácil y rápido de usar
• Exporta los conjuntos de datos en formatos comunes

Contras:

• Aún no he probado el etiquetado asistido por IA

🔬 Olama: La forma más fácil de probar modelos LLM

La siguiente herramienta que quiero presentarles es Olama. Olama hace que configurar y probar modelos LLM localmente sea realmente sencillo. Antes de herramientas como Olama, si querías probar un nuevo modelo LLM, tenías que descargar el modelo y escribir un montón de código en Python o usar la biblioteca Transformers solo para probarlo.

Sin embargo, con Olama, es tan sencillo como descargar Olama, ir a la terminal y escribir olama run seguido del nombre del modelo que quieres probar. Luego puedes usarlo localmente de forma gratuita. Los responsables del proyecto de Olama se han asegurado de mantenerlo actualizado con los últimos modelos. Me gusta mucho este proyecto porque es fácil de instalar, de configurar y facilita experimentar con nuevos modelos LLM de manera rápida y sencilla.

Pros:

• Fácil de usar
• Mantiene actualizados los últimos modelos LLM

Contras:

• No identificados

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(Continuar escribiendo el artículo con los demás puntos de la tabla de contenido)