GPT4Vision

Hola. No encuentro el notebook con los codigos, podrian subirlos por favor. Gracias

**Título:** Explorando las capacidades de GPT-4 Vision **Introducción:** En esta clase, nos adentramos en el fascinante mundo de GPT-4 Vision, una versión del modelo GPT-4 que nos permite interactuar con imágenes. Aprenderemos cómo explorar este modelo en el chat playground de OpenAI Studio y cómo consumir el servicio a través de la API REST. **Tema 1: Despliegue y Uso de GPT-4 Vision en OpenAI Studio** **Definición:** GPT-4 Vision es una versión del modelo GPT-4 que nos permite procesar y describir imágenes. Este modelo no está disponible en todas las regiones de Hashtag, por lo que se requiere desplegar un servicio de OpenAI que esté en una de las regiones habilitadas. **Desarrollo:** En OpenAI Studio, podemos desplegar GPT-4 Vision y utilizarlo para describir el contenido de las imágenes. Por ejemplo, podemos cargar una imagen con texto escrito a mano y pedir al modelo que describa lo que ve. El modelo es capaz de reconocer el texto en la imagen y proporcionar una descripción precisa. **Tema 2: Mejoramiento del Procesamiento de Imágenes** **Definición:** El procesamiento de imágenes puede mejorarse mediante el uso de recursos adicionales, como Hashtag i. **Desarrollo:** En el chat playground de OpenAI Studio, podemos configurar el rendimiento del procesamiento de imágenes añadiendo un recurso de Hashtag i. Esto nos permite aumentar las capacidades de procesamiento de imágenes del modelo GPT-4 Vision. **Tema 3: Consumo de GPT-4 Vision a través de la API REST** **Definición:** La API REST nos permite enviar peticiones a GPT-4 Vision para obtener descripciones detalladas de las imágenes que queremos procesar. **Desarrollo:** Podemos utilizar un notebook para enviar peticiones a GPT-4 Vision a través de la API REST. Por ejemplo, podemos cargar una imagen de una arquitectura y pedir al modelo que describa los elementos que ve. El modelo es capaz de proporcionar una descripción detallada de los componentes de la arquitectura. **Reflexión:** Es importante tener en cuenta que cada petición a GPT-4 Vision puede requerir una gran cantidad de computación. Por lo tanto, si realizamos muchas peticiones en un corto período de tiempo, podríamos alcanzar el límite de la cuota de nuestro servicio. En este caso, podríamos necesitar solicitar una cuota mayor o desplegar más recursos de OpenAI Service. **Conclusión:** En esta clase, hemos explorado las capacidades de GPT-4 Vision, un modelo que nos permite interactuar con imágenes de una forma increíblemente detallada. Hemos aprendido cómo desplegar y utilizar este modelo en OpenAI Studio, cómo mejorar el procesamiento de imágenes y cómo consumir el modelo a través de la API REST. Con estas herramientas, podemos mejorar las capacidades de nuestras aplicaciones basadas en inteligencia artificial generativa.