Construyendo una Aplicación Web con Inteligencia Artificial usando Python

En la segunda sesión del GitHub Copilot Bootcamp LATAM, organizado por Microsoft Reactor, el ingeniero Manuel Ortiz, Embajador de Microsoft Learn y líder comunitario en GitHub, guió a desarrolladores en la creación de una aplicación web con capacidades de inteligencia artificial. Este taller práctico combinó fundamentos de desarrollo backend en Python con técnicas avanzadas de integración de modelos de lenguaje de Azure OpenAI.

Introducción a Azure Open AI

Azure Open AI es una colaboración entre Microsoft y OpenAI que permite a los desarrolladores integrar modelos avanzados de inteligencia artificial en sus aplicaciones utilizando la infraestructura de Azure. Esto ofrece acceso a modelos poderosos como GPT-4, que pueden ser utilizados para una variedad de tareas, desde procesamiento de lenguaje natural hasta generación de texto.

Configuración de Azure Open AI

Para comenzar a usar Azure Open AI, debes seguir algunos pasos básicos:

1. Crear una Cuenta en Azure: Si aún no tienes una cuenta, puedes crear una en el portal de Azure. Los estudiantes pueden solicitar créditos gratuitos para usar los servicios de Azure.
2. Crear un Servicio Azure Open AI:
   • Accede al portal de Azure y busca "Azure Open AI".
   • Haz clic en "Crear" y selecciona tu suscripción y grupo de recursos.
   • Elige la región y configura el nombre del servicio, que debe ser alfanumérico y sin caracteres especiales.
   • Selecciona el plan de precios adecuado y finaliza la creación del servicio.
3. Obtener las Credenciales:
   • Después de crear el servicio, necesitarás las credenciales (clave de API y endpoint) para autenticar tus solicitudes.
   • Estas credenciales se pueden encontrar en la sección de "Claves y Endpoints" del servicio creado.

Integración con Python y Flask

Python es uno de los lenguajes de programación más populares para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial debido a su simplicidad y vasta biblioteca de herramientas. Durante la configuración, puedes usar varias bibliotecas y herramientas que facilitan el desarrollo de IA con Python, incluyendo:

• TensorFlow: Una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático.
• Keras: Una API de alto nivel para redes neuronales, que funciona sobre TensorFlow.
• Scikit-learn: Una biblioteca para aprendizaje automático en Python.
• Flask: Un microframework para desarrollo de aplicaciones web.

Una vez configurado el servicio Azure Open AI, puedes integrarlo en tus aplicaciones Python usando Flask. Aquí tienes un ejemplo de cómo hacerlo:

1. Instalación de las Bibliotecas Necesarias:
   • Crea un entorno virtual e instala las bibliotecas necesarias, como flask y openai.
2. Configuración del Proyecto:
   • Crea un archivo .env para almacenar tus credenciales de forma segura.
   • Configura tu aplicación Flask para cargar estas credenciales y conectarse al servicio Azure Open AI.
3. Creación del Modelo de IA:
   • Utiliza la biblioteca openai para enviar prompts al modelo y recibir respuestas.
   • Integra estas respuestas en tu aplicación web para proporcionar funcionalidades de IA a los usuarios.

Ejemplo de Código

Aquí tienes un ejemplo simplificado de cómo configurar y usar Azure Open AI en una aplicación Flask:

from flask import Flask, request, render_template
import openai
import os

app = Flask(__name__)

# Cargar las credenciales del archivo .env
openai.api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")
openai.api_base = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")

@app.route("/", methods=["GET", "POST"])
def index():
    response_text = ""
    if request.method == "POST":
        prompt = request.form["prompt"]
        response = openai.Completion.create(
            engine="text-davinci-003",
            prompt=prompt,
            max_tokens=100
        )
        response_text = response.choices.text.strip()
    return render_template("index.html", response_text=response_text)

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

Beneficios de Azure Open AI

• Acceso a Modelos Avanzados: Utiliza los modelos más recientes y poderosos de OpenAI.
• Escalabilidad: La infraestructura de Azure permite escalar tus aplicaciones según sea necesario.
• Seguridad y Conformidad: Benefíciate de las robustas medidas de seguridad y conformidad de Azure.

Sigue aprendiendo

Si deseas aprender más sobre estas técnicas, mira las grabaciones del GitHub Copilot Bootcamp, comienza a utilizar el GitHub Copilot gratuito y descubre cómo transformar tu manera de programar utilizando inteligencia artificial.