17 Python Libraries Every AI Engineer Should Know

Summary

En este video, el presentador cubre 17 bibliotecas esenciales de Python que todo ingeniero de inteligencia artificial debe conocer. Estas bibliotecas son las mismas que utiliza su empresa para construir proyectos de IA para clientes. A lo largo del video, se destacan herramientas para la validación de datos, la gestión de bases de datos, la integración de modelos de lenguaje grande (LLM), el manejo de tareas y la monitorización de aplicaciones. Además, se explora el uso de frameworks, bases de datos vectoriales y herramientas avanzadas como DSPi y Ginger para mejorar la eficiencia en el desarrollo de aplicaciones de IA.

Takeaways

• 😀 Los ingenieros de IA deben familiarizarse con bibliotecas esenciales de Python, como Penic, Ptic Settings y Python-dotenv para gestionar configuraciones y datos de forma segura.
• 😀 FastAPI es una herramienta rápida y ligera para construir APIs, fundamental en el desarrollo de aplicaciones de IA.
• 😀 Celery ayuda a gestionar colas de tareas y escalar aplicaciones, siendo esencial para proyectos de IA a gran escala.
• 😀 La integración con bases de datos como PostgreSQL y MongoDB es crucial, y herramientas como SQLAlchemy facilitan el trabajo con SQL.
• 😀 Pandas es indispensable para manipular y estructurar datos, una habilidad clave en el trabajo con IA y ciencia de datos.
• 😀 Las bibliotecas como OpenAI, Anthropic y otras permiten la integración de modelos preentrenados en aplicaciones de IA.
• 😀 Instructor y sus bibliotecas ayudan a generar salidas estructuradas de modelos de IA y proporcionan validación adicional para el procesamiento de datos.
• 😀 LangChain y LlamaIndex son frameworks útiles para simplificar la integración de sistemas complejos de IA.
• 😀 Las bases de datos vectoriales como Pinecone, Weaviate y PGVector son esenciales para la generación aumentada por recuperación en IA.
• 😀 Herramientas como Langfuse y LangSmith permiten monitorizar interacciones con modelos de IA y rastrear el rendimiento de las aplicaciones de IA.
• 😀 El proyecto Generative AI Launchpad y su curso proporcionan recursos prácticos para ayudar a los ingenieros a construir y desplegar aplicaciones de IA de manera más rápida y efectiva.

Q & A

¿Cuáles son las principales bibliotecas de Python recomendadas para ingenieros de IA?

Las bibliotecas principales recomendadas para ingenieros de IA incluyen Pydantic, FastAPI, Celery, SQLAlchemy, Pandas, LangChain, Pinecone, y Jinja, entre otras. Estas herramientas son clave para manejar tareas como validación de datos, desarrollo de APIs, gestión de bases de datos y creación de flujos de trabajo dinámicos.

¿Qué es Pydantic y por qué es importante en el desarrollo de aplicaciones de IA?

Pydantic es una biblioteca de validación de datos que permite asegurar que los datos sean correctos y coherentes antes de ser procesados. En aplicaciones de IA, ayuda a garantizar que los datos de entrada sean validados correctamente, lo que es crucial para evitar errores durante el procesamiento de los modelos.

¿Cómo contribuye Celery en la gestión de tareas en aplicaciones de IA?

Celery es una biblioteca de gestión de tareas asincrónicas que permite ejecutar trabajos en segundo plano, lo cual es útil en aplicaciones de IA que requieren realizar tareas intensivas o distribuidas, como el procesamiento de grandes volúmenes de datos o la interacción con modelos de IA.

¿Por qué FastAPI es recomendado para crear APIs en aplicaciones de IA?

FastAPI es una herramienta eficiente para crear APIs rápidamente, gracias a su integración con Pydantic para validación de datos y su rendimiento optimizado. Es ideal para aplicaciones de IA que requieren APIs rápidas y seguras para interactuar con otros sistemas o usuarios.

¿Qué papel juegan las bases de datos en el desarrollo de aplicaciones de IA y cómo se manejan en este contexto?

Las bases de datos son esenciales para almacenar y gestionar grandes volúmenes de datos utilizados en aplicaciones de IA. Se manejan mediante bibliotecas como SQLAlchemy para bases de datos SQL y pymongo para MongoDB. Estas herramientas permiten interactuar con bases de datos, realizar consultas y administrar datos de manera eficiente.

¿Qué es LangChain y cómo facilita el desarrollo de aplicaciones generativas con IA?

LangChain es un marco que facilita la construcción de aplicaciones generativas con modelos de lenguaje. Permite abstraer tareas complejas como la manipulación de cadenas de texto o la integración con bases de datos, lo que simplifica la creación de aplicaciones que utilizan IA para generar texto o interactuar con usuarios.

¿Qué es un vector de base de datos como Pinecone y por qué es importante en las aplicaciones de IA?

Pinecone es una base de datos diseñada para almacenar y consultar vectores de alta dimensión. Es útil en aplicaciones de IA que necesitan realizar búsquedas de similitud rápida en grandes volúmenes de datos, como en la recuperación de información basada en contexto para modelos de lenguaje.

¿Qué es la biblioteca Jinja y cómo se utiliza en el contexto de la ingeniería de IA?

Jinja es un motor de plantillas utilizado para generar texto dinámico. En el contexto de IA, se emplea para crear solicitudes dinámicas y plantillas de texto que se adaptan según las condiciones del modelo, lo que facilita la creación de flujos de trabajo flexibles y reutilizables.

¿Cómo ayuda la biblioteca Alembic a gestionar esquemas de bases de datos?

Alembic es una herramienta para gestionar las migraciones de bases de datos, es decir, los cambios en los esquemas de la base de datos a medida que la aplicación evoluciona. Permite hacer modificaciones incrementales y aplicar cambios de manera ordenada sin perder datos.

¿Qué es el 'Instructor Library' y cómo mejora el uso de LLMs en aplicaciones de IA?

El 'Instructor Library' es una herramienta diseñada para obtener salidas más estructuradas de modelos de lenguaje grande (LLMs). Mejora la fiabilidad y precisión al agregar características como validación, versionado y registro, facilitando el manejo de solicitudes complejas y asegurando resultados más controlados.