Configuración de Jupyter Notebook y ambientes virtuales en Python
Clase 10 de 22 • Curso de RAG con Microsoft Azure
Contenido del curso
- 5

Embeddings y bases de datos vectoriales para documentos digitales
03:35 - 6

Configuración de Azure para RAG: preparativos y gestión de costos
03:51 - 7

Qué son las bases de datos vectoriales y sus aplicaciones
04:50 - 8

Despliegue de recursos de IA en Azure con scripts de Bash
05:15 - 9

Despliegue de modelos GPT-4 y embeddings en Azure OpenAI
03:01 - 10

Configuración de Jupyter Notebook y ambientes virtuales en Python
03:37 quiz de Etapas de RAG
- 11

Vectorización de documentos con Azure Search y OpenAI
06:15 - 12

Configuración de Azure OpenAI y AI Search en Jupyter Notebook
06:56 - 13

Integración de LLM para optimizar respuestas en Jupyter Notebook
03:09 - 14

Actualización manual de índices con nuevos documentos PDF
03:17 - 15

Búsqueda tradicional, vectorial e híbrida en Azure AI Search
06:05 quiz de Tecnicas de RAG
- 16

Creación de múltiples índices en Azure AI Search con Jupyter
09:40 - 17

Generación de información ficticia con archivos Parquet
03:14 - 18

Subida automática de documentos fragmentados a Azure AI Search
02:53 - 19

Comparación de índices en Azure para optimizar almacenamiento
03:59 - 20

Creación de aplicación demo con Azure Search Service
03:39 quiz de RAG avanzado
Preparar adecuadamente tu entorno local es clave para trabajar eficazmente con ciencia de datos y servicios desplegados en la nube. Utilizar herramientas como Jupyter Notebook y entornos virtuales de Python te permitirá integrarte cómodamente con los servicios cloud ya configurados previamente.
¿Cómo configurar Jupyter Notebook en tu entorno local?
Jupyter Notebook es ideal para ciencia de datos, cómodo y eficiente para múltiples casos de uso. Para configurarlo correctamente, sigue estos pasos:
- Instalar el paquete básico utilizando el gestor de paquetes PIP:
pip install notebook
- A continuación, instala iPy Kernel, necesario para ejecutar Python desde Jupyter:
pip install ipykernel
Estas instalaciones pueden tardar algunos minutos dependiendo de tu equipo. Paciencia al realizar este proceso.
¿Por qué es importante tener la extensión Jupyter en VS Code?
Trabajar en VS Code requiere la extensión Jupyter para manejar notebooks. Debes verificar si ya la tienes instalada desde la sección de extensiones del editor. Si es tu primera instalación:
- Busca e instala Jupyter desde la sección de extensiones de VS Code.
- Reinicia el editor una vez completado este proceso.
Esto garantizará la compatibilidad y funciones necesarias para interactuar correctamente con tus notebooks.
¿Qué son los ambientes virtuales y cómo configurarlos rápidamente en Python?
Los ambientes virtuales permiten gestionar dependencias y versiones de paquetes específicos para cada proyecto aislado. Para configurar un ambiente virtual con VEMV en Python, sigue estos pasos en VS Code:
- Ve a la sección de archivos y selecciona crear un nuevo entorno de Python.
- Escoge VEMV (u otra opción como Conda si lo prefieres).
- Espera a que el ambiente virtual se configure (puede tardar varios minutos).
- Verifica que tu ambiente virtual está activo (notarás una nueva carpeta VENV creada).
Luego de configurar el ambiente virtual, debes instalar los paquetes específicos que necesitarás en este caso particular:
- Azure AI Inference
- Azure Search Documents
- Identity
- OpenAI
Para hacer esto, solo copia y pega cada paquete en tu notebook y ejecuta la instalación:
pip install azure-ai-inference azure-search-documents identity openai
Una vez completada esta instalación, estarás listo para avanzar en actividades posteriores.
Comenta tu experiencia o cualquier duda sobre este proceso inicial; tu aporte nos permite ajustar mejor nuestra guía educativa.