Aquest article està dirigit a persones interessades a desenvolupar els seus propis agents d’IA però que poden no tenir un antecedent en programació o desenvolupament d’IA.
L’article comença introduint Llama 3, un llenguatge de programació dissenyat específicament per crear agents d’IA. L’article explica els beneficis d’utilitzar Llama 3, com la seva facilitat d’ús i flexibilitat.
La guia es divideix en diverses seccions, cadascuna de les quals cobreix un aspecte específic de la creació d’un agent d’IA usant Llama 3. Les seccions tracten temes com la configuració de l’entorn de desenvolupament, la definició del comportament de l’agent i la prova del rendiment de l’agent. Cada secció ve acompanyada d’instruccions clares i concises, fet que facilita als lectors seguir les instruccions i crear els seus propis agents d’IA.
Preparació de l’Entorn de Desenvolupament
Selecció de l’Hardware i Software
Per crear un agent IA amb Llama 3, es requereix un equip amb una capacitat de processament adequada. Es recomana un processador d’última generació amb una velocitat de rellotge de 2,5 GHz o superior i una memòria RAM mínima de 8 GB. També es necessita una connexió a Internet estable i de alta velocitat.
Pel que fa al software, es necessita un sistema operatiu compatible amb Llama 3, com ara Windows, Linux o Mac OS. També es recomana l’ús d’un editor de codi com Visual Studio Code o PyCharm per a una millor eficiència en el desenvolupament.
Instal·lació de Llama 3 i Dependències
Per instal·lar Llama 3, es pot utilitzar la comanda pip a la terminal. També es necessiten algunes dependències, com ara NumPy, TensorFlow i Keras. Per instal·lar aquestes dependències, es pot utilitzar la mateixa comanda pip.
Un cop s’han instal·lat Llama 3 i les dependències, es pot començar a desenvolupar l’agent IA.
Configuració de l’Entorn
Per configurar l’entorn de desenvolupament, es pot utilitzar un entorn virtual per aïllar el projecte dels altres projectes i instal·lacions de Python. Es pot utilitzar la llibreria virtualenv per crear un entorn virtual.
També es recomana configurar un repositori de control de versions com GitHub per mantenir el codi ben organitzat i per permetre la col·laboració amb altres desenvolupadors.
Amb un entorn de desenvolupament ben configurat, es pot començar a desenvolupar l’agent IA amb Llama 3.
Disseny de l’Agent IA
Definició d’Objectius i Capacitats
Per començar a dissenyar un agent IA amb Llama 3, és important definir els objectius i capacitats que es volen que tingui. Això implica identificar les tasques específiques que l’agent ha de poder realitzar i les dades que necessita per fer-ho.
Per exemple, si es vol crear un agent IA per a l’assistència virtual d’un centre mèdic, els objectius podrien ser la capacitat de programar cites, gestionar els registres dels pacients i respondre preguntes comunes. Les capacitats requerides per a això podrien incloure la comprensió del llenguatge natural i la capacitat de processar i emmagatzemar dades dels pacients.
Arquitectura i Models de Llama 3
Llama 3 proporciona una arquitectura modular per al disseny d’agents IA, que permet als desenvolupadors crear components personalitzats per a les diferents tasques de l’agent. Això inclou mòduls per al processament del llenguatge natural, la planificació i presa de decisions, i la interacció amb altres sistemes.
Per a més eficiència, els desenvolupadors poden utilitzar models pre-entrenats per a tasques específiques, com ara la classificació de textos o la traducció automàtica. Això pot ajudar a reduir el temps i els recursos necessaris per entrenar l’agent des de zero.
En resum, el disseny d’un agent IA amb Llama 3 implica la definició clara dels objectius i capacitats requerides, així com la selecció de la arquitectura i models més adequats per a les tasques específiques de l’agent.
Desenvolupament i Formació
Codificació de l’Agent
Per crear un agent IA utilitzant Llama 3, primer s’ha de codificar el programa. Això implica escriure el codi que l’agent utilitzarà per interactuar amb l’usuari i respondre a les seves preguntes.
Llama 3 és un llenguatge de programació que es basa en el model d’agent. Això significa que els programes escrits en Llama 3 són agents que interactuen amb l’entorn i altres agents. Els agents poden comunicar-se i cooperar per resoldre problemes.
Per codificar un agent IA amb Llama 3, s’ha d’escriure el codi que defineix les accions que l’agent pot dur a terme. Això inclou les respostes que l’agent pot donar a les preguntes de l’usuari, les accions que pot realitzar per ajudar l’usuari i les funcions que l’agent pot utilitzar per processar la informació.
Entrenament i Validació
Un cop s’ha codificat l’agent IA, s’ha de proporcionar una formació perquè l’agent pugui aprendre i millorar al llarg del temps. Això implica proporcionar una gran quantitat de dades d’entrenament perquè l’agent pugui aprendre a respondre correctament a les preguntes de l’usuari.
Per validar l’agent, s’ha de provar el seu comportament amb una gran quantitat de dades de prova. Això inclou provar l’agent amb preguntes que no ha vist abans i assegurar-se que és capaç de respondre correctament. També s’ha de provar l’agent amb diferents tipus de preguntes per assegurar-se que és capaç de respondre a una àmplia gamma de consultes.
En resum, el desenvolupament i formació d’un agent IA és un procés complex que implica la codificació del programa, la formació de l’agent i la validació del seu comportament. Amb Llama 3, és possible crear agents IA que puguin interactuar amb els usuaris i ajudar-los a resoldre problemes de manera eficaç.
Desplegament i Monitoratge
Desplegament de l’Agent
Per desplegar l’Agent IA creat amb Llama 3, es recomana seguir els següents passos:
- Exportar el model de l’Agent en un fitxer .tar.gz utilitzant la comanda
llama export. - Desplegar el model en un servidor o plataforma de computació en el núvol.
- Configurar el servidor per a que el model estigui disponible per a les peticions dels clients.
- Configurar el client per a que pugui accedir al servidor i realitzar peticions al model.
Es important tenir en compte que el desplegament de l’Agent pot variar segons la plataforma de computació en la núvol utilitzada, i que es recomana seguir les instruccions específiques de la plataforma.
Monitoratge i Manteniment
Per a un correcte funcionament de l’Agent IA, es recomana realitzar un seguiment del seu rendiment i realitzar tasques de manteniment periòdiques. Alguns dels aspectes a tenir en compte són:
- Supervisar el temps de resposta de les peticions i identificar possibles problemes de rendiment.
- Realitzar tasques de neteja de dades periòdiques per a mantenir el model actualitzat i evitar la degradació del seu rendiment.
- Realitzar tasques de seguretat per a protegir el model i les dades dels clients.
Per a això, es recomana utilitzar eines de monitoratge i manteniment específiques per a Agents IA, com ara TensorBoard o Kibana, que permeten supervisar el rendiment del model i realitzar tasques de manteniment de forma eficient.