Llevo tiempo con mono de hacer algo diferente, fuera de desarrollar software "corporativo".
Voy a montar una página web (gratuita) dirigida a aquella gente que quiera aprender Machine Learning o Inteligencia Artificial.
📖 Por una parte, para que sea un recurso útil de aprendizaje, se me ha ocurrido:
- Hacer un roadmap sobre cómo empezar a estudiar inteligencia artificial.
(En realidad no sería un roadmap sino más bien un árbol de skills o habilidades, donde puedes seguir el camino que te interese)
Desde Machine Learning hasta las Inteligencias Artificiales generativas.
- Organizar todos los recursos que tengo sobre cada tema dentro de ese roadmap. Recursos gratuitos principalmente.
🥼 Por otra parte, quiero que esta web también sea un laboratorio para hacer demostraciones e implementaciones de herramientas IA.
Por ejemplo, con todo lo nuevo que se puede hacer con la API de OpenAI, montar pequeñas demos, explicarlas técnicamente y compartir el código fuente.
👨🏻💻 Y todo esto sin más pretensión de que sea un hobby sobre algo que me apasiona.
Además, podría hacer un #buildinpublic aquí mismo en Twitter con vosotros e ir compartiendo el proceso de crear algo así desde cero.
Déjame un ❤️ si te interesa, y se aceptan cualquier tipo de ideas o sugerencias.
¡Gracias!
Según los resultados que adjunto, parece que la mayoría lo considera normal.
Sinceramente, yo también. Creo que pasará algún tiempo hasta que veamos otro avance tan significativo como los embeddings, la arquitectura transformer y su combinación con redes neuronales difusas.
Pero bueno, tal vez me equivoque y el hype con OpenAI y Q* sea legítimo. 🤷🏻♂️
Si el desarrollo de la Inteligencia Artificial se volviera logarítmico en vez de exponencial, es decir, que los avances fueran cada vez menores porque estamos acercándonos al límite de lo que permite la tecnología actual...
¿Cómo te sentirías?
‼️ He actualizado la plantilla para iniciar un proyecto backend de IA, incluyendo un nuevo y muy interesante ejemplo 👇
Ahora incluye un endpoint que permite, desde el backend, realizar streaming de las respuestas de cualquier modelo LLM utilizando LangChain.
Os dejo a continuación un vídeo de demostración del endpoint, así como la URL del repositorio con el https://t.co/sTQz9CT1rT actualizado, donde encontraréis las instrucciones para su uso:
🔗 https://t.co/Su4Vg28CtW
Os recuerdo que esta plantilla está basada en el siguiente stack tecnológico:
🟢 Python: Cuenta con el ecosistema de librerías más extenso para desarrollar machine learning y deep learning.
🟢 FastAPI: Un framework moderno, rápido y ligero para desarrollar APIs con Python.
🟢 SQLModel: Un ORM que gestiona la base de datos y ofrece validaciones integradas (basado en SQLAlchemy y Pydantic).
🟢 SQLAlchemy Admin: Basado en Tablier, es la forma más sencilla y recomendada de tener un panel de administración para tu API hecha con FastAPI.
🟢 LangChain: Un framework de código abierto que simplifica la creación de aplicaciones basadas en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
Hace unos días, algunos afirmaban:
‼️ "X va mejor que nunca"
Pero la realidad es más compleja 🤷🏻♂️
La compra de Twitter por parte de Elon Musk ha batido todos los récords como la peor operación financiera desde la crisis del 2008.
Algunos datos 👇
🟢 En 2022, Musk ofreció 44.000 millones de dólares. Ahora su valor de mercado se estima en 12.500 millones. Una caída de más del 70%.
🟢 Sus ganancias cayeron un 40% solo en el primer año. En el segundo trimestre de 2024, la caída ha sido del 84% en comparación con 2022.
🟢 Casi todos los despidos fueron en los equipos de moderación. Esta ausencia de moderación ha fomentado que los discursos de odio se propaguen sin control.
🟢 Los anunciantes han abandonado la plataforma debido al punto anterior.
🟢 Por lo tanto, no parece que las pérdidas financieras vayan a mejorar a medio o largo plazo.
La operación de Twitter me recuerda un poco a lo que le pasó a WeWork.
En ambos casos, se trata de una deuda inmovilizada y difícil de vender. Pero debido a la alta deuda y los bancos involucrados, no se va a dejar caer.
Pero oye, que aquí seguimos. Quizás por el efecto red (nuestros contactos siguen aquí) o porque todavía no tenemos una alternativa a la altura 🤷🏻♂️
Si el desarrollo de la Inteligencia Artificial se volviera logarítmico en vez de exponencial, es decir, que los avances fueran cada vez menores porque estamos acercándonos al límite de lo que permite la tecnología actual...
¿Cómo te sentirías?
¿Vas a iniciar un proyecto de IA? Este es el stack tecnológico que debes usar:
🟢 Python: Cuenta con el ecosistema de librerías más extenso para desarrollar machine learning y deep learning.
🟢 FastAPI: Un framework moderno, rápido y ligero para desarrollar APIs con Python.
🟢 SQLModel: Un ORM que gestiona la base de datos y ofrece validaciones integradas (basado en SQLAlchemy y Pydantic).
🟢 SQLAlchemy Admin: Basado en Tablier, es la forma más sencilla y recomendada de tener un panel de administración para tu API hecha con FastAPI.
¿Quieres una plantilla con este stack ya listo para ponerte a desarrollar?
Comenta con la palabra "repo" y te mando el enlace del repositorio por DM.
Estoy añadiendo un endpoint de ejemplo para hacer streaming de la respuesta de cualquier LLM de tu elección.
De esta forma, el frontend no tiene que esperar a que se genere la respuesta completa antes de renderizarla. Puede empezar a mostrarla tan pronto como los primeros tokens han sido generados.
¿Vas a iniciar un proyecto de IA? Este es el stack tecnológico que debes usar:
🟢 Python: Cuenta con el ecosistema de librerías más extenso para desarrollar machine learning y deep learning.
🟢 FastAPI: Un framework moderno, rápido y ligero para desarrollar APIs con Python.
🟢 SQLModel: Un ORM que gestiona la base de datos y ofrece validaciones integradas (basado en SQLAlchemy y Pydantic).
🟢 SQLAlchemy Admin: Basado en Tablier, es la forma más sencilla y recomendada de tener un panel de administración para tu API hecha con FastAPI.
¿Quieres una plantilla con este stack ya listo para ponerte a desarrollar?
Comenta con la palabra "repo" y te mando el enlace del repositorio por DM.