Power Each AI Agent With A Different LOCAL LLM (AutoGen + Ollama Tutorial)

Configuración del entorno y descarga de modelos

Resumen de la sección: En esta sección, el presentador explica cómo configurar el entorno y descargar los modelos necesarios para el proyecto.

Configuración del entorno

• Se deben instalar los modelos localmente.

• Se utilizará Conda para crear un entorno virtual.

• Se utiliza el comando conda create -n autogen python=3.11 para crear un nuevo entorno llamado "autogen" con Python 3.11.

• Se activa el entorno con conda activate autogen.

Descarga de modelos

• Se utiliza pip para instalar los modelos requeridos.

• El primer modelo a descargar es "oama".

• Se utiliza el comando pip install pi autogen para instalarlo.

• El segundo modelo a descargar es "mistol".

• Se utiliza el comando pip install lightllm para instalarlo.

Ejecución del código y uso de los modelos descargados

Resumen de la sección: En esta sección, se muestra cómo ejecutar el código y utilizar los modelos descargados.

Ejecución del código

• Para ejecutar el código, se utiliza el comando olama run.

• Esto permite utilizar los modelos descargados junto con Autogen y Mistol.

Uso de los modelos descargados

• Los modelos descargados pueden ser utilizados en conjunto con Autogen y Mistol.

• Es posible cargar múltiples modelos al mismo tiempo.

Uso de Cod Llama como envoltorio del modelo Oama SL

Resumen de la sección: En esta sección, se explica cómo utilizar Cod Llama como envoltorio del modelo Oama SL.

• Cod Llama proporciona un envoltorio alrededor de Oama SL que expone una API.

• Se utiliza el comando lightllm -m oama_sl para iniciar el servidor con el modelo Oama SL.

Ejecución de múltiples modelos simultáneamente

Resumen de la sección: En esta sección, se muestra cómo ejecutar múltiples modelos simultáneamente.

• Es posible ejecutar varios modelos al mismo tiempo utilizando los comandos adecuados.

• Se puede cargar un segundo modelo utilizando el comando correspondiente.

Verificación del entorno y ejecución final

Resumen de la sección: En esta sección, se verifica el entorno y se realiza una última ejecución del código.

• Se verifica que el entorno esté activado correctamente.

• Se utiliza nuevamente el comando olama run para ejecutar los modelos descargados.

• Se muestra que los modelos están funcionando correctamente en el entorno configurado.

Ejecución secuencial de servidores

Resumen de la sección: En esta sección, se muestra cómo ejecutar dos servidores en paralelo utilizando el modelo Olama. Los servidores se ejecutan secuencialmente y se intercambian automáticamente.

Configuración de los servidores

• Se utilizan dos modelos: "Mistol" y "Code Llama".

• Se crea una lista de configuración para cada modelo.

• Se especifica la URL local del modelo y el endpoint de la API.

Ejecución del código

• Se importa el módulo necesario.

• Se verifica que las versiones de Python y Conda sean compatibles.

• Si hay algún error, se descarga otro modelo compatible.

Creación de la configuración para Code Llama

• Se crea una nueva lista de configuración para el modelo Code Llama.

• Se especifica la URL local del modelo y el endpoint de la API correspondiente.

Selección y prueba de modelos

Resumen de la sección: En esta sección, se seleccionan diferentes modelos disponibles en Olama para su uso posterior. También se realiza una prueba con el modelo Mistol.

Selección de modelos disponibles

• En la página principal de Olama, se pueden ver los diferentes modelos disponibles.

• Al hacer clic en "Models", aparece una lista con los nombres y descripciones de los modelos.

Prueba con el modelo Mistol

• Se selecciona el modelo Mistol para realizar una prueba.

• El modelo es descargado exitosamente desde la URL proporcionada.

Configuración para el modelo Code Llama

Resumen de la sección: En esta sección, se crea una lista de configuración para el modelo Code Llama.

Creación de la configuración

• Se crea una nueva lista de configuración para el modelo Code Llama.

• Se especifica la URL local del modelo y el endpoint de la API correspondiente.

Eliminación y creación de modelos

Resumen de la sección: En esta sección, el presentador habla sobre cómo eliminar y crear modelos para su uso en el asistente.

Eliminación de modelos

• Se muestra cómo eliminar un modelo específico utilizando el comando "config list" seguido del nombre del modelo.

• Se menciona que es importante asegurarse de tener la sintaxis correcta al ingresar el nombre del modelo a eliminar.

Creación de modelos

• Se explica cómo crear un nuevo modelo utilizando el comando "autogen".

• Se muestra cómo verificar si el nuevo modelo está funcionando correctamente utilizando los comandos "config list" y "print".

• Se menciona que es posible copiar y pegar configuraciones existentes para crear nuevos modelos.

• Se destaca la importancia de configurar adecuadamente las opciones de terminación del modelo para que funcione correctamente con el asistente.

• Se muestra cómo crear múltiples modelos para diferentes tareas o propósitos.

Creación del primer asistente

Resumen de la sección: En esta sección, se explica cómo crear el primer asistente utilizando un modelo preexistente.

Creación del asistente

• Se muestra cómo asignar un nombre al asistente utilizando la variable "assistant = autogen".

• Se menciona que es necesario especificar qué tarea debe realizar el asistente utilizando la función "agent.open()".

• Se destaca la importancia de configurar correctamente el modelo y las opciones de terminación para que el asistente funcione correctamente.

• Se muestra cómo asignar un mensaje de terminación personalizado al asistente.

Creación del segundo asistente

Resumen de la sección: En esta sección, se explica cómo crear un segundo asistente utilizando otro modelo preexistente.

Creación del segundo asistente

• Se muestra cómo crear un segundo asistente siguiendo los mismos pasos que en la creación del primer asistente.

• Se menciona que es importante asegurarse de utilizar el modelo correcto para cada asistente.

• Se destaca la posibilidad de tener múltiples agentes con diferentes modelos para diferentes propósitos.

Configuración del usuario proxy

Resumen de la sección: En esta sección, se explica cómo configurar el usuario proxy para interactuar con los asistentes.

Configuración del usuario proxy

• Se muestra cómo configurar el usuario proxy utilizando el comando "do user proxy agent".

• Se menciona que es posible encontrar más detalles sobre la configuración en una descripción adjunta o en un archivo externo.

• Se destaca la importancia de ajustar adecuadamente las opciones de conversación y terminación según sea necesario.

Prueba y optimización

Resumen de la sección: En esta sección, se habla sobre las pruebas y optimizaciones que se pueden realizar en los asistentes.

Prueba y optimización

• Se menciona la importancia de probar los asistentes con diferentes modelos y ajustes para obtener los mejores resultados.

• Se destaca que es posible experimentar y ajustar las configuraciones según sea necesario.

• Se muestra cómo configurar el feedback del asistente para obtener una mejor retroalimentación durante la conversación.

Conclusión

Resumen de la sección: En esta sección final, se concluye el proceso de creación de los asistentes y se resalta la importancia de ajustar adecuadamente las configuraciones para obtener los mejores resultados.

Conclusiones

• Se enfatiza que es fundamental seleccionar el modelo correcto para cada tarea específica.

• Se destaca que tener múltiples agentes con diferentes modelos puede ser beneficioso para abordar diferentes necesidades.

Generación de un número aleatorio

Resumen de la sección: En esta sección, se habla sobre la generación de un número aleatorio.

Generación de un número aleatorio

• Se utiliza una variable X para representar el número aleatorio generado.