Desarrollando Interfaces de Aplicaciones LLM con Streamlit
Autor: Andrei Dumitrescu
Categorías:
Última actualización:
noviembre de 2024
Subtítulos:
English, Français, Deutsch, Español, العربية, Nederlands, Vlaams, हिन्दी, हिंदी, Bahasa indonesia, 日本語 (にほんご/にっぽんご), Português, Română
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Resumen
¿Por qué elegir Streamlit para tu viaje de aprendizaje?
El auge de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) marca una nueva era en la tecnología, y probablemente has oído hablar sobre aprovechar los LLM para aplicaciones innovadoras de IA.
Para que una aplicación de IA sea fácil de usar, es esencial tener una interfaz que interactúe sin problemas con tu LLM y mejore la experiencia del usuario.
¡Ahí es donde brilla Streamlit!
Streamlit es una fantástica biblioteca abierta de Python que te permite crear y compartir rápidamente aplicaciones de aprendizaje automático y ciencia de datos con una audiencia global.
Nuestro proyecto comienza con una sección para principiantes que cubre todo lo que necesitas saber sobre Streamlit. Después de eso, profundizaremos en la construcción de la interfaz de usuario para tu aplicación de preguntas y respuestas basada en LLM.
¿De qué tratan todos estos proyectos?
A menudo escuchamos a los estudiantes decir, "¡Estoy ansioso por trabajar en más proyectos!".
Apreciamos ese entusiasmo porque emprender proyectos es la forma más efectiva de aprender. Los proyectos únicos y desafiantes pueden mejorar significativamente tu portafolio, captando la atención de potenciales empleadores.
¡Además, hay una alegría satisfactoria en crear algo tangible!
Por eso hemos lanzado ZTM Projects, una colección de extensos proyectos de práctica y portafolio diseñados para ayudarte a expandir tu conocimiento, adquirir nuevas habilidades, y a veces simplemente disfrutar del proceso.
¿Qué más deberías saber?
Al unirte a ZTM, desbloquearás acceso a todos nuestros cursos, bytes y proyectos.
También obtendrás acceso a nuestro exclusivo aula en línea en vivo, donde podrás conectarte con miles de estudiantes, exalumnos, mentores, asistentes de enseñanza e instructores.
Lo más importante, aprenderás del experto de la industria Andrei, quien trae su experiencia del mundo real con Streamlit y LLM. Comparte el conocimiento preciso que aplica en su rol profesional.
Además, todos los cursos de ZTM se actualizan regularmente para seguir el ritmo de los cambios en la industria, estableciendo este curso como tu recurso confiable para dominar Streamlit ahora y en el futuro.
Únete a miles de graduados de Zero To Mastery que han asegurado posiciones en empresas de primer nivel como Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, JP Morgan y Facebook.
Nuestros graduados provienen de diversos orígenes, edades y experiencias, muchos comenzando como principiantes absolutos.
¡Puedes unirte a sus filas!
No hay riesgo involucrado. Comienza tu aventura de aprendizaje hoy, y si este curso no cumple con tus expectativas, ofrecemos un reembolso completo dentro de los 30 días, sin preguntas.
Estructura
Estructura:
Total de secciones: 4
Total de lecciones: 26
1. Introducción
5 lecciones
2. Fundamentos de Streamlit
12 lecciones
3. Construyendo un Frontend para la Aplicación Q&A impulsada por LLM usando Streamlit
8 lecciones
4. ¿A dónde ir desde aquí?
1 lección
Autor
Precio
Acceso ilimitado a todos los cursos, proyectos + talleres y rutas profesionales
Acceso a nuestro Discord privado con más de 400,000 miembros
Acceso a nuestro grupo de networking privado en LinkedIn
Certificados de finalización de curso personalizados de ZTM
Sesiones de asesoramiento profesional en vivo con mentores, cada mes
Acceso completo a todos los futuros cursos, contenido y características
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Acceso ilimitado a todos los cursos, proyectos y trayectorias profesionales
Acceso ilimitado a todos los bootcamps, bytes, proyectos y trayectorias profesionales
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Preguntas frecuentes
¿Hay requisitos previos para este curso?
¿Hay requisitos previos para este curso?
- Debes tener un conocimiento básico de Python. Si eres nuevo en Python, ¡te recomendamos comenzar con nuestro curso Bootcamp de Python primero!
- Para completar con éxito este proyecto, necesitarás haber desarrollado previamente una aplicación de preguntas y respuestas impulsada por un LLM, ya que trabajarás en el frontend de esa aplicación. Si no la has construido aún, únete a nuestro proyecto Construir una App de Q&A impulsada por LLM usando LangChain, OpenAI y Python, que debería tomar alrededor de 3 horas.
¿Proporcionan un certificado de finalización?
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¡Absolutamente! Ofrecemos un certificado bellamente diseñado, y también puedes mostrar Zero To Mastery Academy en la sección de educación de tu perfil de LinkedIn.
¿Hay subtítulos?
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¡Sí, de hecho! Ofrecemos subtítulos de alta calidad en 11 idiomas, incluidos inglés, español, francés, alemán, neerlandés, rumano, árabe, hindi, portugués, indonesio y japonés.
¡Puedes personalizar la apariencia de los subtítulos ajustando el tamaño del texto, color, fondo y más para adaptarlos a tus preferencias!
¿Aún tienes más preguntas sobre la Academia?
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Si tienes preguntas adicionales sobre la membresía de la Academia, ¡no te preocupes! Puedes encontrar más respuestas aquí.
Garantía
El período de garantía es 30 días, a partir del día de la compra.
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