Construcción de tu propia herramienta para generar código utilizando LLM

En la actualidad, cuando la inteligencia artificial se está volviendo cada vez más accesible, muchas personas se preguntan cómo aprovechar el potencial de los grandes modelos lingüísticos (LLM) para automatizar la escritura de código. En este artículo, presentaré una guía práctica sobre cómo construir tu propia herramienta para generar código utilizando LLM.

Introducción

Grandes modelos lingüísticos, como Mistral, son capaces de generar código en diversos lenguajes de programación. Se pueden utilizar para crear herramientas que ayuden a los programadores en su trabajo diario. En este artículo, discutiremos cómo construir una herramienta de este tipo paso a paso.

Selección del modelo

El primer paso es elegir el modelo adecuado. Puedes elegir uno de los modelos de código abierto disponibles o utilizar el API proporcionado por un proveedor de la nube. En este ejemplo, utilizaremos el modelo Mistral.

Construcción de la herramienta básica

1. Instalación de las bibliotecas requeridas

Para comenzar, necesitamos algunas bibliotecas. En este ejemplo, utilizaremos la biblioteca transformers para cargar el modelo y torch para los cálculos.

pip install transformers torch

2. Carga del modelo

A continuación, cargaremos el modelo Mistral.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "mistral"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

3. Generación de código

Ahora podemos escribir una función que generará código basado en el prompt proporcionado.

def generate_code(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

4. Prueba de la herramienta

Probemos nuestra herramienta, generando un código Python simple.

prompt = "Escribe una función que sume dos números."
print(generate_code(prompt))

Ampliación de la funcionalidad

1. Añadir contexto

Podemos ampliar nuestra herramienta, añadiendo contexto que ayudará al modelo a entender qué código debe generar.

def generate_code_with_context(prompt, context):
    full_prompt = f"{context}\n\n{prompt}"
    return generate_code(full_prompt)

2. Mejora de la calidad del código generado

Para mejorar la calidad del código generado, podemos añadir un mecanismo de verificación y corrección de errores.

def verify_and_fix_code(code):
    verification_prompt = f"Verifica este código y corrige los errores:\n\n{code}"
    return generate_code(verification_prompt)

Implementación de la herramienta

1. Creación de la interfaz de usuario

Podemos crear una interfaz de usuario simple que permita un uso fácil de la herramienta.

def main():
    print("¡Bienvenido a la herramienta para generar código!")
    while True:
        prompt = input("Proporciona un prompt (o 'exit' para terminar): ")
        if prompt.lower() == 'exit':
            break
        code = generate_code(prompt)
        print("\nCódigo generado:")
        print(code)
        print("\n")

if __name__ == "__main__":
    main()

2. Implementación en el servidor

Para compartir la herramienta con otros, podemos implementarla en un servidor. Podemos utilizar la biblioteca Flask para crear un API simple.

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate():
    data = request.json
    prompt = data.get('prompt', '')
    code = generate_code(prompt)
    return jsonify({'code': code})

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

Resumen

En este artículo, hemos discutido cómo construir tu propia herramienta para generar código utilizando grandes modelos lingüísticos. Hemos mostrado cómo cargar un modelo, generar código y ampliar la funcionalidad de la herramienta. Puedes seguir desarrollando esta herramienta, añadiendo más funciones y mejorando la calidad del código generado.

Código de ejemplo

Aquí tienes el código de ejemplo completo que puedes utilizar como punto de partida para tu propia herramienta.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from flask import Flask, request, jsonify

# Carga del modelo
model_name = "mistral"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Generación de código
def generate_code(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# Interfaz API
app = Flask(__name__)

@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate_api():
    data = request.json
    prompt = data.get('prompt', '')
    code = generate_code(prompt)
    return jsonify({'code': code})

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

Conclusiones

Construir tu propia herramienta para generar código utilizando LLM es una tarea fascinante que puede facilitar significativamente el trabajo de los programadores. Gracias a la disponibilidad de modelos lingüísticos avanzados, como Mistral, cualquiera puede crear su propia herramienta, adaptada a sus necesidades individuales.