Cómo crear una interfaz similar a ChatGPT usando Falcon, LangChain y Chainlit

Índice de Contenidos

• Introducción
• Paso 1: Instalación y configuración
  • Paso 1.1: Instalar paquetes necesarios
  • Paso 1.2: Obtener el token de la API de Hugging Face
• Paso 2: Crear un modelo de lenguaje usando Falcon
  • Paso 2.1: Importar las bibliotecas necesarias
  • Paso 2.2: Configurar el modelo de Falcon
  • Paso 2.3: Ejecutar el modelo y obtener respuestas
• Paso 3: Convertir el archivo de IPython Notebook a un archivo Python
• Paso 4: Implementar la interfaz de chat usando Chain-lead
  • Paso 4.1: Importar las bibliotecas necesarias
  • Paso 4.2: Crear el chatbot usando Chain-lead
  • Paso 4.3: Ejecutar la aplicación y probar el chatbot
• Conclusiones

Cómo crear un chatbot GPT simple usando Falcon y Chain-lead

En el mundo actual, existen numerosos proyectos de código abierto y modelos de lenguaje grandes que se lanzan a diario. ¿Y si utilizamos diferentes proyectos de código abierto para crear una interfaz de chat simple similar a GPT? En este video, te mostraré cómo puedes utilizar el modelo de lenguaje Falcon de Hugging Face para crear una interfaz de chat similar a GPT. Usaremos el framework Wave Chain para Ello, y lo desplegaremos usando Chain-lead. Primero te mostraré cómo ejecutar esto en un cuaderno Jupyter y luego convertirlo en un archivo de Python, para finalmente tener una interfaz de chat similar a GPT donde el usuario pueda hacer preguntas y el chatbot proporcionará respuestas.

Paso 1: Instalación y configuración

Para comenzar, necesitarás instalar y configurar algunas bibliotecas y obtener el token de la API de Hugging Face.

Paso 1.1: Instalar paquetes necesarios

Antes de comenzar, necesitarás instalar algunas bibliotecas en tu entorno. Asegúrate de tener instaladas las siguientes bibliotecas:

• huggingface_hub
• transformers
• ipython
• chainlead

Puedes instalarlas utilizando el comando pip. Por ejemplo:

pip install huggingface_hub transformers ipython chainlead

Paso 1.2: Obtener el token de la API de Hugging Face

Para poder utilizar el modelo Falcon de Hugging Face, necesitarás obtener un token de la API de Hugging Face. Puedes obtener este token registrándote en el sitio web de Hugging Face y generando el token en tu perfil. Luego, copia el token y pégalo en tu entorno de trabajo.

Paso 2: Crear un modelo de lenguaje usando Falcon

Una vez que hayas instalado y configurado las bibliotecas necesarias, puedes comenzar a crear tu modelo de lenguaje utilizando Falcon.

Paso 2.1: Importar las bibliotecas necesarias

Comienza importando las bibliotecas necesarias para crear el modelo de lenguaje:

from transformers import pipeline

Paso 2.2: Configurar el modelo de Falcon

A continuación, configura el modelo de Falcon utilizando el enlace del modelo de Falcon 7B instruct en el sitio web de Hugging Face:

falcon_model = pipeline('text-generation', model='EleutherAI/falcon-7B-instruct')

Paso 2.3: Ejecutar el modelo y obtener respuestas

Con el modelo de Falcon configurado, puedes ejecutar el modelo y obtener respuestas.

Prompt = 'Escribe tu pregunta aquí'
output = falcon_model(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1, temperature=0.7)

Imprime las respuestas obtenidas del modelo:

for answer in output:
    print(answer['generated_text'])

Paso 3: Convertir el archivo de IPython Notebook a un archivo Python

Una vez que hayas probado el modelo en el cuaderno de IPython, puedes convertirlo a un archivo de Python utilizando la herramienta nbconvert.

Paso 4: Implementar la interfaz de chat usando Chain-lead

Finalmente, puedes implementar la interfaz de chat utilizando Chain-lead.

Paso 4.1: Importar las bibliotecas necesarias

Comienza importando las bibliotecas necesarias para implementar la interfaz de chat:

from chainlead import CLChatApp

Paso 4.2: Crear el chatbot usando Chain-lead

A continuación, crea el chatbot utilizando Chain-lead:

app = CLChatApp()

Paso 4.3: Ejecutar la aplicación y probar el chatbot

Finalmente, ejecuta la aplicación y prueba el chatbot:

app.run()

Una vez que ejecutes la aplicación, podrás interactuar con el chatbot en la interfaz de chat. Podrás hacer preguntas y recibir respuestas del chatbot.

Conclusiones

En resumen, en este video te mostré cómo puedes crear un chatbot GPT simple utilizando el modelo de lenguaje Falcon y el framework Chain-lead. Comenzamos por instalar y configurar las bibliotecas necesarias, luego creamos un modelo de lenguaje Falcon y lo ejecutamos para obtener respuestas. Luego, convertimos el cuaderno de IPython a un archivo Python y finalmente implementamos la interfaz de chat utilizando Chain-lead. ¡Espero que hayas aprendido mucho de este video y te sientas inspirado para seguir explorando estas tecnologías!