Construye apps de Aprendizaje Automático con GitLab, Streamlit y HuggingFace

Construye apps de Aprendizaje Automático con GitLab, Streamlit y HuggingFace

Tabla de Contenidos:

1. Introducción
2. Descripción general del proyecto
3. Implementación del modelo de análisis de sentimientos
4. Adaptación del modelo para el conjunto de datos específico
5. Despliegue de la aplicación en línea
6. Creación de un pipeline de entrega
7. Automatización de la implementación
8. Verificación y corrección de errores
9. Mejora de la seguridad con escáneres de código
10. Prueba y análisis con un conjunto de datos personalizado
11. Explicación del funcionamiento de la aplicación
12. Conclusión

💡 Implementación del modelo de análisis de sentimientos

En este apartado, vamos a profundizar en la implementación del modelo de análisis de sentimientos en el proyecto. El objetivo es clasificar el sentimiento asociado con cada comentario del conjunto de datos proporcionado por la comunidad.

El modelo de análisis de sentimientos utilizado es proporcionado por Hugging Face y está integrado en la interfaz de usuario de transmisión. Para utilizarlo, se debe cargar un archivo CSV que contenga los comentarios de texto. La aplicación se encargará de clasificar el sentimiento asociado con cada comentario.

Durante esta etapa, se adaptará el modelo para este conjunto de datos específico, lo que nos permitirá obtener una comprensión más clara de cómo se siente la comunidad en general. Sin embargo, es importante tener en cuenta que, hasta el momento, la aplicación solo se encuentra en ejecución en la máquina local del desarrollador.

Para continuar con el despliegue de la aplicación en línea, se requerirá la ayuda de los expertos en desarrollo. Pero, ¿qué piensas de esta solución hasta ahora? ¿Crees que podemos adaptarla a nuestras necesidades específicas? Veamos cómo podemos seguir trabajando juntos para lograrlo.

💡 Adaptación del modelo para el conjunto de datos específico

¡Excelente! Estoy emocionado de trabajar contigo para adaptar esta solución a nuestro conjunto de datos específico. Ahora que hemos revisado la implementación del modelo de análisis de sentimientos en la aplicación, podemos continuar Personalizándola para nuestro propósito.

Actualmente, el modelo se encuentra en ejecución en la máquina local del desarrollador, pero necesitamos desplegarlo en línea para que sea accesible a todos. Con tu ayuda, podremos construir un pipeline de entrega que haga posible este despliegue.

Para comenzar, el código de prototipo será enviado a un proyecto en GitLab. A partir de ahí, trabajaremos juntos en la construcción de un pipeline de entrega que nos permita implementar la aplicación en línea de manera fácil y rápida. Este pipeline también nos ayudará a automatizar el proceso de implementación, lo que nos ahorrará tiempo y esfuerzo.

Sin embargo, antes de continuar, asegurémonos de solucionar cualquier error o problema que pueda surgir. Es vital que nuestra aplicación funcione correctamente antes de desplegarla en línea. ¡Sigue leyendo para descubrir cómo abordaremos este proceso y lograremos que nuestra aplicación esté lista para su implementación!