¿Alguna vez has sentido que el mundo de la IA avanza tan rápido que apenas puedes seguirle el ritmo?
No te preocupes, no eres el único.
Hablemos de 15 bibliotecas de Python que todo ingeniero de IA necesita conocer.
Créeme, entenderlas puede darte una gran ventaja a la hora de crear aplicaciones de IA fiables y escalables.
Piense en esto como una hoja de ruta para navegar por los elementos esenciales para la ingeniería de IA, el tipo de papel para el que las empresas están contratando como locas en este momento.
¿Qué es exactamente un ingeniero de IA?
Antes de pasar a las bibliotecas, aclaremos qué hace un ingeniero de IA.
El papel ha cambiado mucho en los últimos años. A diferencia de los científicos de datos o los ingenieros de aprendizaje automático, que a menudo entrenan modelos desde cero, los ingenieros de IA se centran en integrar modelos preentrenados en aplicaciones o productos.
Básicamente, se trata de hacer que la IA funcione en escenarios del mundo real.
Genial, ¿verdad?
Cómo empezar a configurar un proyecto
En primer lugar, necesitas una base sólida.
Aquí tienes dos bibliotecas para poner en marcha tu proyecto:
Pydantic
Piensa en Pydantic como tu herramienta de validación de datos.
Los proyectos de IA manejan datos desordenados e impredecibles y Pydantic te ayuda a limpiarlos y estructurarlos para que tus sistemas no se vengan abajo.
from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):
name: str
age: int
email: str
user = User(name="rose", age=30, email="rose@example.com")
print(user.dict())Python-dotenv
¿Quieres mantener información sensible como las claves API fuera de tu código base?
Usa Python-dotenv para cargar estos valores de forma segura desde archivos .env.
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()
api_key = os.getenv("API_KEY")
print(api_key)Componentes del backend
Una vez que su configuración es sólida, es hora de pensar en la funcionalidad del backend.
He aquí algunos elementos esenciales:
FastAPI
¿Construyendo APIs? FastAPI es una opción fantástica. Es rápida (como su nombre indica), sencilla y se integra perfectamente con Pydantic para una validación de datos perfecta.
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
name: str
price: float
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
return {"name": item.name, "price": item.price}Celery
Si tu aplicación necesita manejar cargas de trabajo pesadas, las colas de tareas de Celery pueden ayudar a distribuir tareas entre múltiples hilos o máquinas.
Perfecto para mantener la capacidad de respuesta de tu aplicación incluso durante operaciones exigentes.
from celery import Celery
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
@app.task
def add(x, y):
return x + yGestión de datos
Las aplicaciones de IA son bestias ávidas de datos.
Hablemos de bases de datos y herramientas para gestionarlas:
PostgreSQL y MongoDB
Tanto si optas por una base de datos estructurada (PostgreSQL) como no estructurada (MongoDB), necesitarás conocer ambas.
Bibliotecas como psycopg2 (para PostgreSQL) y PyMongo (para MongoDB) son herramientas esenciales.
import psycopg2
conn = psycopg2.connect(
dbname="example", user="user", password="password", host="localhost")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM table")
rows = cursor.fetchall()
print(rows)SQLAlchemy
Olvídate de las consultas SQL sin procesar.
SQLAlchemy le permite gestionar sus operaciones de base de datos utilizando Python, que es más limpio y más eficiente.
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
Base.metadata.create_all(engine)
Alembic
Cuando necesites modificar la estructura de tu base de datos (por ejemplo, añadiendo o eliminando columnas), Alembic facilita las migraciones sin necesidad de tocar SQL en bruto.
alembic init migrations
alembic revision --autogenerate -m "add new column"
alembic upgrade headIntegración de la IA
Ahora viene lo divertido: conectar los modelos de IA a tus aplicaciones:
OpenAI, Anthropic y Google APIs:
Estos son los grandes jugadores en el espacio LLM.
Domina sus API, profundiza en la documentación y explora características avanzadas como la llamada a funciones o la salida estructurada.
import openai
openai.api_key = "your-api-key"
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt="Write a Python function to add two numbers.",
max_tokens=100
)
print(response.choices[0].text.strip())Instructor
Si desea obtener resultados estructurados y fiables de los modelos, Instructor es una joya.
Funciona con varios modelos e integra a la perfección la validación avanzada de datos.
from instructor import Instructor
instructor = Instructor(api_key="your-api-key")
response = instructor.get_response(prompt="What is the capital of France?", model="text-davinci-003")
print(response)LangChain y LlamaIndex
Los ames o los odies, estos marcos simplifican el trabajo con grandes modelos lingüísticos.
Abstraen tareas complejas como la gestión de avisos y las incrustaciones, lo que facilita los primeros pasos.
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0.7)
chain = LLMChain(llm=llm)
response = chain.run("What is 2 + 2?")
print(response)Bases de datos vectoriales
Muchas aplicaciones de IA dependen del almacenamiento de contexto para su recuperación.
He aquí algunas de las mejores:
Pinecone, Weaviate y PGVector:
Estas herramientas son fantásticas para almacenar incrustaciones y realizar búsquedas de similitud.
Si ya utilizas PostgreSQL, PGVector se integra perfectamente en él.
import pinecone
pinecone.init(api_key="your-api-key", environment="us-west1-gcp")
index = pinecone.Index("example-index")
index.upsert([("id1", [0.1, 0.2, 0.3])])
result = index.query([0.1, 0.2, 0.3], top_k=1)
print(result)
Observabilidad
No basta con crear una aplicación de IA: también hay que supervisarla.
LangFuse y LangSmith:
Estas plataformas rastrean tus llamadas LLM, incluyendo metadatos clave como latencia, coste y resultados. Es como tener una caja negra para depurar tus sistemas de IA.
from langfuse import LangFuse
langfuse = LangFuse(api_key="your-api-key")
langfuse.log_interaction(prompt="What is 5 + 5?", response="10", latency=0.3)Herramientas especializadas para necesidades avanzadas
Por último, he aquí otras tres bibliotecas que abordan retos específicos:
DSPy:
Programar, no avisar.
DSPy ayuda a optimizar los avisos automáticamente, ahorrándole mucho tiempo y conjeturas a la hora de ajustar las respuestas de la IA.
from dsp import PromptOptimizer
optimizer = PromptOptimizer()
optimized_prompt = optimizer.optimize("Write a poem about space.")
print(optimized_prompt)PyMuPDF y PyPDF2:
Si tu app necesita extraer datos de PDFs o documentos, estas librerías son excelentes puntos de partida.
Para más potencia, también puedes explorar servicios como Amazon Textract.
Jinja:
import fitz
doc = fitz.open("example.pdf")
for page in doc:
print(page.get_text())
Jinja es un motor de plantillas increíble para crear avisos dinámicos.
Es simple pero potente y desempeña un papel clave en la gestión de la compleja lógica de los avisos.
from jinja2 import Template
template = Template("Hello {{ name }}!")
print(template.render(name="Raj"))
Y ahí lo tienes.
Estas 15 bibliotecas forman una pila completa para crear aplicaciones de IA fiables, escalables y eficientes.
Tanto si estás empezando como si quieres perfeccionar tus habilidades, dominar estas herramientas te pondrá por delante en el juego de la ingeniería de IA.
Si esto ha despertado tu interés, profundiza en estas librerías y empieza a experimentar.
Te sorprenderá todo lo que puedes crear.