que roio cabezas de huevo ahi les va el tuto de los comandos para el proyecto
Primero creas el espacio o entorno virtual pue
# Crear Espacio de trabajo
python -m venv WorkSpace
# Activar (Windows)
WorkSpace\Scripts\activateUn videojuego tipo Shooter o RPG, donde:
El jugador puede cambiar el modo de juego (por ejemplo: F谩cil, Normal o Dif铆cil).
Adem谩s, el jugador tiene estados din谩micos durante la partida (Normal, Envenenado, Enfurecido, Muerto).
Queremos que ambos comportamientos puedan cambiar en tiempo de ejecuci贸n, sin romper el c贸digo principal del juego.
Aplicar patrones de dise帽o del cat谩logo GoF (Gang of Four) para refactorizar un dise帽o r铆gido y acoplado, mejorando su arquitectura mediante el uso de abstracciones, principios SOLID y un patr贸n de creaci贸n (Factory Method).
Simular el dise帽o y posterior refactorizaci贸n de una aplicaci贸n que gestiona una cl铆nica veterinaria y un hotel de mascotas, aplicando patrones de dise帽o creacionales (Factory Method, Abstract Factory, Singleton, Builder, Prototype).
Se busca que el alumno identifique problemas en un c贸digo espagueti inicial y proponga soluciones con base en los patrones GoF.
if/else para cada animal.Sum茅rgete en los patrones de dise帽o es una gu铆a pr谩ctica sobre patrones de dise帽o de software, orientada a mejorar la calidad, la flexibilidad y la mantenibilidad del c贸digo. El libro presenta 22 patrones cl谩sicos divididos en tres categor铆as principales: creacionales, estructurales y de comportamiento. Cada cap铆tulo aborda un problema real de dise帽o y propone una soluci贸n mediante un patr贸n espec铆fico, acompa帽ada de ejemplos de c贸digo y explicaciones paso a paso.
Nvidia NIM (NVIDIA Inference Microservices) es un conjunto de microservicios en contenedores dise帽ados para simplificar y acelerar la implementaci贸n de modelos de inteligencia artificial generativa en diversas plataformas, abarcando desde la nube y centros de datos hasta estaciones de trabajo locales. Su objetivo principal es facilitar el despliegue eficiente y r谩pido de modelos de IA pre-entrenados y optimizados para la infraestructura de Nvidia.
NIM busca resolver los desaf铆os comunes asociados con la implementaci贸n de modelos de IA generativa, ofreciendo:
Crear una problematica para que el LLM a trav茅z de la API tome una desici贸n en la manipulaci贸n de algon sensor IoT de la Raspberry Pi Pico W en Wokwi y desplegar la respuesta en un display virtual en Wokwi