Proyecto 3: Análisis de Comentarios de Clientes Usando Análisis de Sentimientos
3. Paso 1: Configuración del Entorno
Antes de sumergirse en la implementación, es crucial configurar correctamente tu entorno de desarrollo. Necesitarás asegurarte de que tu sistema tenga Python instalado (preferiblemente versión 3.7 o superior) y que tu entorno esté correctamente configurado con todas las bibliotecas y dependencias necesarias.
Esto incluye el framework de aprendizaje profundo PyTorch para operaciones de redes neuronales, la biblioteca Transformers de Hugging Face para trabajar con modelos BERT, y la biblioteca Datasets para el manejo eficiente de datos. Además, podrías considerar configurar un entorno virtual para aislar las dependencias de tu proyecto y evitar conflictos con otros proyectos de Python.
Instalar Bibliotecas Requeridas
!pip install transformers torch datasets
3. Paso 1: Configuración del Entorno
Antes de sumergirse en la implementación, es crucial configurar correctamente tu entorno de desarrollo. Necesitarás asegurarte de que tu sistema tenga Python instalado (preferiblemente versión 3.7 o superior) y que tu entorno esté correctamente configurado con todas las bibliotecas y dependencias necesarias.
Esto incluye el framework de aprendizaje profundo PyTorch para operaciones de redes neuronales, la biblioteca Transformers de Hugging Face para trabajar con modelos BERT, y la biblioteca Datasets para el manejo eficiente de datos. Además, podrías considerar configurar un entorno virtual para aislar las dependencias de tu proyecto y evitar conflictos con otros proyectos de Python.
Instalar Bibliotecas Requeridas
!pip install transformers torch datasets
3. Paso 1: Configuración del Entorno
Antes de sumergirse en la implementación, es crucial configurar correctamente tu entorno de desarrollo. Necesitarás asegurarte de que tu sistema tenga Python instalado (preferiblemente versión 3.7 o superior) y que tu entorno esté correctamente configurado con todas las bibliotecas y dependencias necesarias.
Esto incluye el framework de aprendizaje profundo PyTorch para operaciones de redes neuronales, la biblioteca Transformers de Hugging Face para trabajar con modelos BERT, y la biblioteca Datasets para el manejo eficiente de datos. Además, podrías considerar configurar un entorno virtual para aislar las dependencias de tu proyecto y evitar conflictos con otros proyectos de Python.
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3. Paso 1: Configuración del Entorno
Antes de sumergirse en la implementación, es crucial configurar correctamente tu entorno de desarrollo. Necesitarás asegurarte de que tu sistema tenga Python instalado (preferiblemente versión 3.7 o superior) y que tu entorno esté correctamente configurado con todas las bibliotecas y dependencias necesarias.
Esto incluye el framework de aprendizaje profundo PyTorch para operaciones de redes neuronales, la biblioteca Transformers de Hugging Face para trabajar con modelos BERT, y la biblioteca Datasets para el manejo eficiente de datos. Además, podrías considerar configurar un entorno virtual para aislar las dependencias de tu proyecto y evitar conflictos con otros proyectos de Python.
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