Cómo programar una computadora para dotarla de Inteligencia Artificial propia

Este tutorial te guiará a través del proceso de creación de un asistente de IA que utiliza un enfoque híbrido basado en RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Fuente: DC Studio

1. Introducción

El asistente podrá responder preguntas de manera más eficiente y precisa al combinar técnicas de generación de texto con la recuperación de información relevante de una base de datos.

Requisitos previos:

• Conocimientos básicos de Python.

• Experiencia con TensorFlow o PyTorch.

• Una computadora actual con GPU NVIDIA RTX 4070. Se recomienda un procesador AMD Ryzen 5 o similar.

• Familiaridad con conceptos de Machine Learning y NLP.

2. Configuración del Entorno

2.1. Instalación del software necesario

Instalación de Python y Pip:

• Asegúrate de tener Python 3.8 o superior instalado en tu sistema. Puedes descargarlo desde python.org.

• Verifica la instalación ejecutando python --version y pip --version en tu terminal.

Instalación de CUDA y cuDNN:

• Descarga e instala CUDA Toolkit y cuDNN compatibles con la RTX 4070 desde el sitio web de NVIDIA.

• Asegúrate de que CUDA esté correctamente configurado ejecutando nvcc --version.

Instalación de TensorFlow o PyTorch:

• Para TensorFlow con soporte CUDA

  
  

  Copiar el siguiente código:

  
  

  pip install tensorflow-gpu

• Para PyTorch con soporte CUDA

  
  

  Copiar el siguiente código:

  
  

  pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

Instalación de Otras Librerías:

Instala las librerías necesarias para el procesamiento de lenguaje natural y RAG

Copiar el siguiente código:

pip install transformers datasets faiss-cpu sentence-transformers

2.2. Configuración del entorno de eesarrollo

Configuración de un Entorno Virtual:

Crea un entorno virtual para mantener tu entorno de trabajo organizado.

Copiar el siguiente código:

python -m venv myenv

source myenv/bin/activate # Linux/MacOS

.\myenv\Scripts\activate # Windows

Instalación de un IDE:

Instala un IDE como Visual Studio Code o PyCharm para trabajar cómodamente en tu proyecto.

3. Desarrollo del Asistente de IA

3.1. Conceptos Básicos del RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) es un enfoque híbrido que combina técnicas de recuperación de información con modelos generativos. La idea es que, en lugar de confiar únicamente en un modelo generativo para responder preguntas, se recupera información relevante de una base de datos que luego se utiliza para mejorar la generación de respuestas.

Pasos del proceso RAG:

1. Consulta: El usuario introduce una pregunta o comando.

2. Recuperación: El sistema busca en una base de datos los fragmentos de información más relevantes.

3. Generación: Se utiliza un modelo generativo (como GPT) para crear una respuesta basada en la información recuperada.

3.2. Creación de una Base de Datos para Recuperación

Preparación de Datos:

• Puedes utilizar un conjunto de datos existente, como Wikipedia, o crear tu propia base de datos de documentos relacionados con tu área de interés.

  
  

• Ejemplo de descarga de un dataset con datasets:

  
  

  Copiar código en Python:

  
  

  from datasets import load_dataset

  dataset = load_dataset('wikipedia', '20220301.en')['train']

Indexación de Datos con FAISS:

• FAISS es una librería de Facebook AI Research que permite búsquedas rápidas de similitud.

  
  

• Indexa los embeddings de tu base de datos para permitir una recuperación rápida:

  
  

  Copiar código en Python:

  
  

  from sentence_transformers import SentenceTransformer

  import faiss

  import numpy as np

  model = SentenceTransformer('paraphrase-MiniLM-L6-v2')

  embeddings = model.encode(dataset['text'], convert_to_tensor=True)

  index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape[1]) index.add(np.array(embeddings))

3.3. Integración del Modelo Generativo

Selección del Modelo Generativo:

• Utiliza un modelo preentrenado como GPT-3, GPT-Neo o T5 para la generación de texto.

  
  

• Ejemplo usando el modelo GPT-Neo:

  
  

  Copiar código en Python:

  
  

  from transformers import GPTNeoForCausalLM, GPT2Tokenizer

  tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('EleutherAI/gpt-neo-1.3B')

  model = GPTNeoForCausalLM.from_pretrained('EleutherAI/gpt-neo-1.3B')

Combinar Recuperación y Generación:

• Recupera los textos relevantes de la base de datos usando FAISS.

  
  

• Alimenta el modelo generativo con el texto recuperado para generar la respuesta final.

  
  

  Copiar código en Python:

  
  

  question = "¿Qué es la inteligencia artificial?"

  question_embedding = model.encode(question, convert_to_tensor=True)

  
  

  D, I = index.search(np.array([question_embedding]), k=5) # Recuperar los 5 más relevantes

  retrieved_texts = [dataset['text'][i] for i in I[0]]

  
  

  input_text = " ".join(retrieved_texts) + question

  input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors='pt').input_ids.cuda()

  output = model.generate(input_ids, max_length=200, num_return_sequences=1) answer = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

  print(answer)

4. Optimización y pruebas

4.1. Ajuste fino del modelo

1. Fine-Tuning del modelo generativo:

   • Si quieres que el asistente tenga un conocimiento más específico, puedes hacer un fine-tuning del modelo generativo en un dataset especializado.

   • Asegúrate de que la GPU RTX 4070 esté correctamente utilizada durante el entrenamiento para acelerar el proceso.

     
     

2. Optimización de Inferencia:

   • Utiliza técnicas como la cuantización o el uso de TensorRT para optimizar el rendimiento en la inferencia del modelo.

4.2. Pruebas y Evaluación

1. Pruebas de rendimiento:

   • Evalúa el tiempo de respuesta del asistente y asegúrate de que las búsquedas y respuestas sean lo suficientemente rápidas para un uso en tiempo real.

   
   

2. Evaluación de calidad:

   • Realiza pruebas con preguntas reales y ajusta la recuperación y generación según sea necesario para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas.

5. Despliegue y uso del asistente de IA

5.1. Implementación local

Ejecución en el PC:

• Configura el asistente para que se ejecute en segundo plano en tu PC, utilizando la GPU NVIDIA RTX 4070 para manejar las cargas de trabajo de IA.

Interfaces de usuario:

• Crea una interfaz simple en Python usando librerías como Tkinter o un servicio web con Flask o FastAPI.

5.2. Despliegue en la nube (opcional)

1. Uso de servicios en la nube:

   • Si necesitas escalar tu asistente para manejar más usuarios, considera desplegarlo en la nube utilizando servicios como AWS o Google Cloud con soporte para GPUs.

   
   

2. Monitorización y actualización:

   • Implementa herramientas de monitoreo para analizar el uso y actualizar el asistente con nuevos datos y mejoras de modelo.

Conclusión

Siguiendo este tutorial, habrás creado un asistente de IA avanzado utilizando la potencia de la NVIDIA RTX 4070, aprovechando técnicas de RAG para mejorar la precisión y eficiencia de las respuestas. Este proyecto te permite explorar las capacidades avanzadas de la IA en un entorno práctico y adaptable, abriendo la puerta a futuras mejoras y personalizaciones. ¡Buena suerte con tu proyecto de asistente de IA!