Reto21dias.SIMIO. Resumen día 6

### Simio y los Modelos de Aeropuerto

Extendí el modelo de check-in de aeropuerto que comencé el día anterior. Establecí propiedades de referencia y respuestas para usar en los experimentos, y luego realicé experimentos y analicé los resultados.

Incluso activé una cuenta de Simio como docente y actualicé mis licencias Simio en mis computadoras. Sin embargo, me quedé con una duda sobre cómo reconstruir ciertas propiedades y respuestas, como la utilización de los recursos. Aunque no pude resolverlo ese día, lo dejé como una tarea pendiente para el futuro.

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Reto21dias.IA generativa. Resumen día 7

### Más sobre Azure y OpenAI Service

Continué con varios cursos de Azure, esta vez centrados en el OpenAI Service. También me sumergí en varias páginas vinculadas dentro de estos cursos. De particular interés fue un módulo que proporcionaba una explicación extensa y clara de los «embeddings», que encontré muy útil.

### Explorando Python

Además, jugué un poco con mi computadora Windows para ver si tenía Python instalado. Al final, decidí seguir trabajando con Google Colab y no alterar mi computadora instalando Python, al menos por ahora.

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Reto21dias.IA generativa. Resumen día 6

### Azure y el Servicio de OpenAI

Mi principal trabajo fue un curso de Azure centrado en el servicio de OpenAI. Durante el curso, me encontré con varios conceptos nuevos, incluyendo los «embeddings». Aunque el curso proporcionó alguna definición, todavía no comprendo del todo este concepto.

En esencia, el modelo que estás programando recibe entradas y proporciona salidas. Este proceso se lleva a cabo en un portal, que comúnmente llamamos un chatbot. Los usuarios proporcionan algo que utilizas como entradas para tu función y en el mismo portal puedes devolver al usuario las salidas de tu función.

También descubrí que, para usar el servicio de Azure, no basta con crear una cuenta en Azure y solicitar el alta en el servicio. También debes abrir un recurso para luego crear y desarrollar modelos en él. En este sentido, me inscribí en dos tipos de recursos relacionados con la generación de texto y los embeddings, pero no con la generación de imágenes.

Otro descubrimiento interesante fue que OpenAI un rendimiento excepcionalmente bueno con algunos lenguajes de programación como C, JavaScript, PHP o Perl, pero no tanto con Python.

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Reto21dias.SIMIO. Airport Checkin (a)

Joines&Roberts(2015)Simulation Modeling with SIMIO A Workbook. 4th edition. Chapter 3 first part

En mi quinto día trabajando con Simio y el segundo día centrado en la creación de modelos con la herramienta, elaboré un nuevo modelo. Aunque el modelo sigue siendo bastante sencillo y funcional, incorpora algunos detalles adicionales que lo hacen interesantes.

El modelo representa un checkin automático de pasajeros en un aeropuerto, con una entrada y cuatro puestos.
Lo más interesante es que pude completar este modelo en solo 30 minutos, siguiendo las instrucciones del libro. El modelo también se puede ver en 3D si se desea.
He añadido un detalle visual interesante a la representación de los pasajeros. Cuando llegan a la cola, están orientados hacia un icono que descargué de Google SketchUp. Para lograr esto, tuve que buscar en una biblioteca de modelos 3D y seleccionar un ejemplo de un check-in de aeropuerto. Descargué el archivo a mi ordenador y lo subí a Simio.

La cola está diseñada para tener cuatro puntos en lugar de los dos extremos predeterminados, permitiendo que cada cliente se ubique frente al icono del check-in. Es una cola genérica, lo que aporta un nivel de detalle adicional al modelo.


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Reto21dias.SIMIO. IceCream shop

Joines&Roberts(2015)Simulation Modeling with SIMIO A Workbook. 4th edition. Chapter 2
En este vídeo voy a compartir lo que logré en mi primer día trabajando con el modelado en Simio, específicamente con la versión 14 gratuita. Esto significa que cualquier persona puede realizar lo que estoy haciendo yo con la versión gratuita.

Después de dedicar dos horas siguiendo las instrucciones del libro, logré crear un modelo simple. Aunque solo fue mi primer intento, el resultado fue bastante interesante. No solo pude ingresar parámetros de entrada para controlar cómo y cuándo los clientes llegan a la tienda, sino que también pude establecer un flujo para ellos.

En este modelo específico, los clientes son de una heladería. Puedo controlar su tiempo de llegada y, como verán más adelante en la demostración 3D, también puedo manipular el entorno de la tienda. Por ejemplo, modelé un muro y una estación donde los clientes son atendidos por dos empleados. Después de ser atendidos, los clientes pasan a la caja y finalmente salen de la tienda. Cada una de estas etapas tiene su propio tiempo de procesamiento, que puede ser modificado según sea necesario.

Lo mejor de todo es que el modelo funciona tanto en 2D como en 3D. Algunos aspectos interesantes que logré implementar en tan solo dos horas incluyen la adición de muñecos animados para representar a los clientes, cada uno con su propia apariencia única que cambia continuamente. Los empleados, por otro lado, permanecen constantes en su apariencia.

Además de poder modelar el entorno físico de la tienda, como los muros, hay una atractiva representación visual de todos estos elementos en movimiento, tanto en 2D como en 3D. Sin embargo, más allá de la apariencia visual, este modelo puede ser muy útil para evaluar la eficiencia de la disposición de la tienda. Por ejemplo, podría ayudar a determinar si la configuración actual de tener dos empleados sirviendo helados y una caja es adecuada, o si genera tiempos de espera excesivos o largas colas.

En resumen, aunque este es un modelo simple, podría ser más que útil para muchas aplicaciones, especialmente para evaluar y mejorar la eficiencia de las operaciones de una tienda.

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Reto21dias.SIMIO. Resumen día 5

En este video, comparto los progresos que he logrado en mi quinto día trabajando en el Reto con Simio. Continué con el capítulo 3 del libro de Joines & Roberts, específicamente desde la página 32 hasta la 37.

En tan solo media hora, conseguí implementar el modelo de ejemplo que se muestra en el libro. Aunque no he terminado por completo el capítulo, ya que aún me queda la sección de experimentos, logré hacer funcionar el modelo, que es una representación del check-in de un aeropuerto. Me sorprendió lo sencillo que fue y cuán eficientemente funcionaba.

Para enriquecer el modelo, incorporé elementos de Google SketchUp. Para hacerlo, tuve que crear una cuenta en SketchUp, descargar los archivos a mi computadora y luego importarlos a Simio desde ahí.

Descubrí y practiqué varias técnicas útiles, como agregar vértices a la línea para permitir la ubicación de hasta cuatro personas a la vez. En la sección de datos, creé parámetros de distribución del modelo para ingresar los datos. En lugar de introducir directamente los datos de la distribución estadística que rige el tiempo de llegada de los pasajeros, o la distribución del tiempo de servicio en cada uno de los mostradores de check-in, los ingreso conjunto de parámetros definidos dentro del modelo. Estos parámetros se colocan luego directamente en los recursos que utilizo en los modelos de Simio, lo que me permite cambiar los parámetros en la tabla y se actualizan automáticamente en todo el modelo. Me permite utilizar la misma distribución en varios lugares, lo cual es mucho más eficiente que tener que recorrer y actualizar manualmente cada objeto en el modelo.

Además, he creado algunas propiedades de referencia que planeo utilizar en experimentos en el futuro. Aunque aún no he terminado con estos experimentos, espero completar el capítulo y comenzar a crear escenarios de experimentos mañana. Así que, permaneced atentos a las actualizaciones.
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Reto21dias.SIMIO. Resumen día 4

 

En mi cuarto día con el reto de Simio, he logrado avances significativos. Dediqué mi tiempo a leer el capítulo 2 de Joines & Roberts, específicamente las páginas 21 a 31. Sin embargo, más que solo leer, puse en práctica lo aprendido y trabajé en la ejecución del modelo propuesto para una heladería.

A pesar de que la versión de Simio que tengo es un poco diferente a la que aparece en el libro, lo que hizo que algunos elementos estuvieran en diferentes rutas de menú, encontré que seguir las instrucciones era bastante sencillo. Con un poco de paciencia y prueba y error, logré que las cosas funcionaran correctamente.

Esta experiencia me ha llevado a reflexionar sobre las posibilidades que ofrece Simio. Por ejemplo, el modelo de trabajo que he desarrollado es bastante impresionante y me gustaría mostrárselo a todos. El modelo no solo funciona, sino que también incluye animaciones y personajes, y tiene la capacidad de visualizarse en 3D. Puedes hacer zoom y manipular el modelo de muchas formas, lo que hace que el proceso sea muy interesante y visual.

Sin embargo, también he notado que es muy fácil perder tiempo en la maquetación y en añadir detalles visuales. Por ejemplo, puede ser tentador pasar tiempo asegurándose de que cada personaje sea diferente, colocar mesas, ubicar todo correctamente y garantizar que las distancias sean precisas. Estos detalles, aunque pueden hacer que el modelo sea más atractivo, pueden consumir horas y horas.

De hecho, la sesión de trabajo de hoy, que originalmente estaba planeada para durar una hora, se extendió porque pasé mucho tiempo en estas tareas de visualización. No es que el modelo fuera particularmente complicado, sino que me centré en hacer que se viera atractivo. Este es un recordatorio valioso de la importancia de equilibrar el tiempo dedicado a la estética y a la funcionalidad en el modelado con Simio.

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Reto21dias.IA generativa. Resumen día 5

Voy compartir la recapitulación de mi quinto día con el reto. Este día ha sido un poco más caótico de lo normal, ya que no seguí el orden que había planeado inicialmente. En lugar de continuar donde lo dejé ayer, me desvié hacia un nuevo camino.

Recibí una aceptación para usar el Open AI Service de Azure, y en el correo de aceptación, se me proporcionó información adicional que podía explorar. Motivado por la curiosidad, decidí dedicar una parte de mi día a esta nueva información.

Pasé un tiempo viendo un video de aproximadamente 15 minutos que explicaba las diferentes funciones disponibles en el Open AI Service de Azure. El video mostró varios ejemplos, algunos de los cuales eran muy similares a lo que estaba buscando en términos de casos de uso. En resumen, siento que estoy en el lugar correcto, aunque aún queda por evaluar el costo de todo esto.

Además, pude recuperar las consultas de los casos de uso que me interesaban del Microsoft Innovation Summit que se celebró el 5 de julio. Logré acceder al video del evento que está disponible en YouTube. Mientras buscaba fragmentos específicos del video, pude ver las consultas que me interesaban.

Desafortunadamente, con todas estas actividades, he agotado todo el tiempo disponible para el reto de hoy. Sin embargo, estoy emocionado por lo que el futuro puede traer en este desafío.
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Reto21dias.IA generativa. Resumen día 4

En mi cuarto día trabajando en el reto de inteligencia artificial generativa, he descubierto que es posible utilizar rutas en el contexto cuando uso Claude como motor de búsqueda. Aunque el proceso es lento, funciona eficientemente.

He profundizado en mi conocimiento de Azure, una herramienta de inteligencia artificial. Revisé la información en la página principal de Azure y confirmé que me permite acceder a la API de OpenAI. Además, creo que Azure puede admitir «embeddings», lo que es relevante para mis casos de uso.

Me he centrado en entender los precios en Azure para la opción más cara: 1000 tokens para el GPT4-32K. Había cierta confusión sobre lo que constituye un token y cuánto texto equivale a un token. Sin embargo, después de peguntar a a GPT4, pude interpretar la tabla de precios de Azure con más claridad. Descubrí que los precios varían dependiendo de los tokens enviados y recibidos.

Como parte de este aprendizaje, me registré en el servicio de OpenAI para poder programar las APIs directamente. Este proceso de registro, que incluyó configurar una cuenta de Azure con Office 365, fue un poco complejo y requirió alrededor de dos horas de trabajo.

Finalmente, estoy esperando confirmación de mi registro en OpenAI Service. El mensaje de bienvenida contiene suficiente material como para mantenerme ocupado durante dos días más.

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Reto21dias SIMIO. Resumen del día 3

Durante el tercer día de mi desafío de Simio, confieso que el progreso ha sido un poco caótico. En lugar de seguir mi plan original de continuar con el segundo capítulo del libro de referencia, me encontré explorando el sitio web de Simio, buscando materiales y recursos que pudiesen complementar mi aprendizaje.

Durante esta búsqueda, descubrí que los desarrolladores de Simio ofrecen un curso en línea gratuito. Aunque la duración exacta del curso no está clara y parece estar estructurado para ser completado en 15 semanas. Los contenidos fundamentales del curso son una serie de videos, similares a los que se ven en la imagen de pantalla. Lamentablemente, los videos no están alojados en un canal o lista de YouTube. Están vinculados al libro oficial de Simio (Simio and Simulation – Modeling, Analysis, Applications 6th Edition By Jeffrey S. Smith and David T. Sturrock), que es diferente al que yo estoy utilizando. Este libro oficial se puede consultar de forma gratuita en el sitio web de Simio (https://textbook.simio.com/).

El curso consta de aproximadamente 100 videos, cada uno de ellos con una duración de entre 5 y 15 minutos. Estimo que ver todos estos videos requeriría unas 20 a 30 horas de trabajo. Además de los videos, el curso incluye pruebas y actividades. Sin embargo, he notado que las pruebas no funcionan demasiado bien en la plataforma y los archivos PDF que explican las actividades no se descargan correctamente.

A pesar de estos problemas, creo que los videos del curso pueden ser un recurso valioso para complementar mi estudio del libro. Por ahora, he decidido continuar con el libro que estaba utilizando y dejar el curso en línea como una tarea pendiente. Si tengo tiempo y me siento motivado después de completar el libro, puedo considerar el curso. De lo contrario, se quedará como un recurso potencial para explorar en el futuro.
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