¡Nuevo viernes, nueva predicción!

Jornada 37ª de la Quiniela, 24ª de Primera División y 26ª de Segunda.

Veamos los partidos que entran en la Quiniela:

Revisemos la predicción de Primera División:

Y la de Segunda:

Tenemos un conjunto de datos bastante apetecible con recetas escritas por múltiples usuarios de Reddit, sin embargo, la mayor parte de la información está en texto libre en forma de título y descripción de un mensaje. Vamos a averiguar cómo podemos, de forma muy sencilla, cargar los datos, extraer algunas características y analizarlos empleando funcionalidades de LLM (Large Language Model) de OpenAI desde Python Embebido y el framework Langchain.

La invención y popularización de LLMs (Large Language Models) como GPT-4 de OpenAI ha desencadenado una ola de soluciones innovadoras que permiten aprovechar grandes volúmenes de datos no estructurados, que eran prácticamente imposibles de procesar manualmente hasta hace poco. Estas aplicaciones pueden incluir la recuperación de datos (echad un vistazo al curso sobre ML301 de Don Woodlock, con una excelente introducción a la Generación Aumentada de Recuperación), el análisis de sentimientos, e incluso agentes de IA totalmente autónomos, por nombrar sólo algunos ejemplos!

En este artículo, quiero demostrar cómo la funcionalidad de Python Embebido de IRIS puede ser utilizada para interactuar directamente con la librería Python de OpenAI, a través de la creación de una sencilla aplicación de etiquetado de datos que asignará automáticamente palabras clave a los registros que metamos en una tabla de IRIS. Estas palabras clave pueden después ser usadas para buscar y categorizar los datos, así como para analítica de datos. Utilizaré reseñas de productos realizadas por clientes como ejemplo de caso de uso.

Al empezar el desarrollo con IRIS tenemos un kit de distribución o, en el caso de Docker, obtenemos la imagen Docker y después a menudo tenemos que iniciarla y configurar el entorno de desarrollo. Puede que necesitemos crear bases de datos, namespaces, activar/desactivar algunos servicios, crear recursos. Muchas veces necesitamos importar el código y los datos a la instancia de IRIS y ejecutar algún código personalizado para iniciar la solución.

Python Embebido está a punto de volverse mucho más potente y buscamos voluntarios para probarlo.

¿Qué es el Flexible Python Runtime?

La opción Flexible Python Runtime permite elegir un entorno de ejecución de Python para utilizarlo con Python Embebido. Antes de esto, solo se podía usar el Python predeterminado del sistema operativo, lo que era muy restrictivo, especialmente para los clientes que utilizan las herramientas más avanzadas de IA & ML cerca de sus datos.

Cuando InterSystems introdujo Python Embebido en InterSystems IRIS 2021.2, fue diseñado para trabajar solo con la versión de Python que está pre-instalada en los Sistemas Operativos. Con este cambio, estamos levantando esa restricción!

En InterSystems no descansamos ni los días festivos, así que aquí va una nueva predicción de la Quiniela, en esta ocasión con la jornada 16ª de Primera División y la 19ª de Segunda División.

Estos son los partidos que conforman la jornada:

Veamos la predicción correspondiente a Primera División:

¡Ni Black Friday ni inventos! Nosotros seguimos empeñados con nuestro QuinielaML Friday. Y aquí tenemos una semana más las predicciones, en este caso para la 22ª jornada de la Quiniela, correspondiente a la 14ª jornada de Primera División y a la 17ª de Segunda.

Estos serán los partidos a predecir:

Veamos que nos dice QuinielaML para Primera División:

Continuamos analizando las posibilidades de Django, y su uso con IRIS. En la primera parte de esta serie, mostramos cómo definir modelos y conectarlos con tablas ya existentes en IRIS; en la segunda parte, mostramos un Portal de Administración, con la capacidad de ver qué datos tenemos en esos modelos, con filtros, edición e incluso paginación.

Ahora es el momento de pasar a la acción real - vamos a crear algunas API Rest, en Django, basadas en los mismos datos que usamos antes, del paquete posts-and-tags.

Para hacerlo, usaremos el framework Django REST

El framework Django REST es un potente y flexible kit de herramientas para generar APIs Web.

Algunas razones por las que querrías usar el framework REST:

Después del éxito de la pasada jornada en la que QuinielaML acertó 10 resultados y obteniendo un premio de 10€ volvemos una jornada más, ¡dispuestos a reinvertir las ganancias!

Veamos los partidos de esta jornada:

Ahora las predicciones para los partidos de 1ª División:

Y para 2ª:

Recientemente me comentaron sobre la necesidad de monitorizar desde HealthConnect los registros presentes en una base de datos NoSQL en el Cloud, más en concreto Cloud Firestore, desplegada en Firebase. Con un rápido vistazo pude ver lo sencillo que resultaría crear un Adapter ad-hoc para realizar la conexión aprovechando las capacidades de Embedded Python, así que me puse manos a la obra.

Nuevo viernes y nueva predicción de la Quiniela.

Como anunciamos ayer, QuinielaML ha mejorado en su modelo de predicciones restándole peso a los resultados históricos, ¡veamos si es cierto!

Esta es la Quiniela de esta jornada:

Las predicciones para Primera División serán:

Y para Segunda División:

Como no podía ser de otra manera y fieles a nuestra cita de los viernes, procedemos a publicar las predicciones de la aplicación QuinielaML para la jornada 9ª de Primera División y 10ª de Segunda.

Os recuerdo que QuinielaML está desarrollada sobre InterSystems IRIS haciendo uso de sus capacidades de Machine Learning que proporciona mediante la funcionalidad IntegratedML así como de Embedded Python que permite la captura de datos para entrenar el modelo predictivo.

Aquí tenemos la jornada de este fin de semana:

¡Hola Comunidad!

Para aprender IRIS rápidamente y de forma totalmente autónoma, te ofrezco algunos enlaces que te ayudarán en este precioso paseo en bicicleta lleno de cosas por descubrir:

Bienvenidos estimados miembros de la Comunidad a la presentación y primera entrega de un pequeño proyecto que demostrará las capacidades de InterSystems IRIS para proporcionar funcionalidades plenas de backup para una aplicación web desarrollada en Angular. Este artículo se limitará a presentar el concepto así como las funcionalidades de InterSystems IRIS utilizadas de un modo general, entrando más en detalle en posteriores artículos.