Instalar uv
En proyectos nuevos de IA local, uv es una opción muy cómoda porque concentra varias tareas: gestor de paquetes, entornos virtuales y versiones de Python. Eso reduce fricción cuando pasas de una lección a otra.
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # Windows PowerShell powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
Crear un proyecto limpio
uv init aulafy-practica cd aulafy-practica uv python install 3.12 uv venv source .venv/bin/activate uv add rich requests python-dotenv
Si usas Windows, activa el entorno con .venv\Scripts\activate. Lo importante es que cada proyecto tenga su propio entorno y sus dependencias declaradas.
Python mínimo para IA
- Leer y escribir JSON, Markdown, CSV y texto plano.
- Crear funciones pequeñas con type hints.
- Usar try/except para errores de red, archivos y modelos.
- Entender async básico cuando una app llama a APIs o herramientas lentas.
import json
from pathlib import Path
def load_json(path: str) -> dict:
return json.loads(Path(path).read_text(encoding="utf-8"))
config = load_json("config.json")
print(config.get("model", "sin modelo"))Criterio Aulafy
Empieza con Python simple. Antes de sumar LangChain, LangGraph, LlamaIndex o frameworks grandes, asegúrate de que sabes hacer una llamada, guardar una traza y reproducir el resultado.