Cómo crear una aplicación LLM-Powered para convertir texto en diapositivas de presentación: GenSlide - Un paso a paso...

Creación de una aplicación LLM-Powered para convertir texto a diapositivas de presentación: GenSlide En esta guía, aprenderás a crear una aplicación llamada GenSlide, que aprovecha los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) para convertir contenido escrito en diapositivas de PowerPoint, mientras se mantiene la privacidad de datos y se evitan costos de API. 1. Crear carpeta de proyecto: Comienza creando una carpeta de proyecto (GenSlide) en tu máquina local y configura la estructura de archivos y dependencias necesarias en requirements.txt. 2. Configurar el entorno: Crea un entorno virtual y instala los paquetes necesarios utilizando Python. Asegúrate de estar usando una versión de Python compatible. 3. Implementar servicio LLM: Crea un servicio LLM utilizando Flask. Define el modelo LLM (por ejemplo, Meta-Llama) y detalles de la promesa en consts.py, y maneja solicitudes HTTP POST para generar resúmenes en gpt.py. 4. Implementar frontend: Desarrolla el frontend en cuatro archivos de Python: - llm_call.py: Maneja solicitudes POST al servidor LLM. - slide_deck.py: Utiliza el paquete pptx para crear diapositivas de PowerPoint a partir de datos JSON. - slide_gen.py: Genera objetos JSON para diapositivas y ensambla la presentación. - ui.py: Proporciona una interfaz de usuario basada en Streamlit para la entrada de texto y la generación de diapositivas. 5. Ejecutar servicio LLM: Navega a la carpeta llm-service y ejecuta la aplicación Flask (gpt.py), descargando el modelo LLM si es necesario. 6. Lanzar interfaz de usuario: Navega a la carpeta frontend y ejecuta la interfaz de usuario Streamlit (ui.py), permitiendo a los usuarios ingresar texto y generar diapositivas de PowerPoint. Para generar tu presentación, ingresa tu contenido en el cuadro de texto, ejecuta la generación de diapositivas y accede al archivo PowerPoint creado en la carpeta frontend/generated. Esta herramienta puede ahorrar tiempo para profesionales y estudiantes, con potencial para mejoras adicionales para admitir formatos de entrada adicionales. Para más detalles y contribuciones, consulta el repositorio de GitHub del proyecto.