每个不平凡的机器学习项目最终都将使用漏洞缠身且无法维护的内部工具进行缝合。这些工具(通常是Jupyter笔记本和Flask应用程序的拼凑而成)难以部署,需要对客户端-服务器体系结构进行推理,并且无法与Tensorflow GPU会话等机器学习结构很好地集成。
作者:Stef Smeets翻译:王闯(Chuck)校对:欧阳锦本文约2500字,建议阅读5分钟本文介绍了streamlit ,并展示了如何利用它将 python 脚本转换为仪表板,以及如何在线托管。相比于Jupyter Notebooks,仪表板更有利于向非技术受众展示研究成果。 标签:数据科学、可视化、仪表板、JupyterNotebook、Dashboard 图片源自Unsplash,由Arie Wubben上传 作为一名Python 爱好者,我几乎用 Jupyter Notebooks (ht
Streamlit是一个用于创建数据应用程序的Python库。它专注于简化数据应用程序的构建过程,使开发者能够快速创建交互式和可视化的应用界面。Streamlit的设计理念是"通过Python脚本转换成应用程序",这使得创建应用程序变得非常直观和简单。
以我的经验来看,每一个不平凡的机器学习项目最终都会使用一个错漏百出的难以维护的内部工具进行缝合。而这些工具(通常是 Jupyter Notebook 或者 Flask App)往往都难以部署,通常需要对客户端和服务器架构进行整合,而且无法与 TesorFlow GPU 等机器学习框架进行很好的结合。
streamlit库可以通过简单的Python脚本快速创建交互式应用程序,无需编写大量的代码,无需学习任何前端知识。
Streamlit是第一个专门针对机器学习和数据科学团队的应用开发框架,它是开发自定义机器学习工具的最快的方法,你可以认为它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位,可以帮助机器学习工程师快速开发用户交互工具。
很多算法工程师在完成数据分析、模型训练或者项目总结的时候,往往只能通过ppt汇报,添加数据图表、截图模型实验结果等。如果想提供一个前端演示demo,通常可以搭建flask服务,但是flask需要学习很多前端知识,如css、html等,这又是一个深之又深的坑。那有没有什么工具能够跳过这些模块,直接提供一个可用的前端页面呢?答案是肯定的,今天给大家推荐一个轻量化、简单好用、快速上手的streamlit。
很多数据科学工作者都存在这样一个痛点,由于没有能点亮网页前端的技能树,导致在项目展示或项目合作时,无法快速开发出这样一套用户界面以供使用。而今天要介绍的Streamlit正是为了应对这一痛点而生的。
系列参考: python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit介绍(一) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 重要组件介绍(二) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 展示组件(三) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit lay-out布局(四) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 缓存(五) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 数据探索案例(六) streamlit + opencv/YOLOv3 快速构建自己的图像目标检测demo网页(七)
Streamlit 是一个用于创建数据科学和机器学习应用程序的开源 Python 库。它的主要目标是使开发人员能够以简单的方式快速构建交互式的数据应用,而无需过多的前端开发经验。Streamlit 提供了一种简单的方法来转换数据脚本或分析代码为具有可视化界面的应用程序,这些应用程序可以通过网络浏览器访问。
这里是 HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列,今天要向小伙伴们介绍的是一个能够快速地把数据制作成可视化、交互页面的 Python 框架:Streamlit,分分钟让你的数据动起来!
设计模式实软件中常见问题的典型解决方案。能根据需求进行预制蓝图,可用于解决代码中反复出现的设计问题。高质量应用程序框架设计过程广泛使用设计模式来确保代码可复用和可扩展性。
聊天机器人在与企业和其他组织进行互动方面越来越受欢迎。它们可以用于提供客户服务、回答问题,甚至生成创造性内容。构建自定义聊天机器人可以极大地改善客户体验并自动化任务。
Streamlit 是一个快速构建和共享数据应用程序的方法。它可以将数据脚本转换为可分享的 Web 应用,只需几分钟即可完成。该项目完全由 Python 编写,开源且免费!一旦创建了一个应用程序,您可以使用他们的 Community Cloud 平台来部署、管理和共享您的应用。
我们每天处理的数据最多的类型可能是时间序列数据。基本上,使用日期,时间或两者同时索引的任何内容都可以视为时间序列数据集。在我们工作中,可能经常需要使用日期和时间本身来过滤时间序列数据。根据任何其他形式的索引过滤dataframe是一件相当麻烦的任务。尤其是当日期和时间在不同的列中时。
可以转到本地URL:localhost:8501在浏览器中,查看Streamlit应用程序的运行情况。开发人员提供了一些不错的演示,请花点时间并感觉一下工具的功能。
作者:拉胡尔·阿加瓦尔(Rahul Agarwal), Walmart 实验室的数据科学家
利用检索增强生成 (RAG) 和大型语言模型 (LLM) 的强大功能来创建生成式 AI 应用程序。
通过将Python脚本转换为可执行文件,可以将其发送给需要的人,以便在他们的计算机上运行,即使他们没有安装Python。
python现在已经成为很多程序员关注的编程语言之一,很多程序员也都开始弄python编程,并且很多时候都会用自己的操作来选择,而现在不管是程序员还是少儿编程,都会有python这门课,今天就和大家分享一下。
在过去的几个月里,大型语言模型(llm)获得了极大的关注,这些模型创造了令人兴奋的前景,特别是对于从事聊天机器人、个人助理和内容创作的开发人员。
RAGxplorer是一个交互式的streamlit工具,用于支持构建基于检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)的应用程序,通过可视化文档块和嵌入空间中的查询来实现。
在当今的技术领域,开源项目已经成为推动创新和发展的重要力量。开源项目的魅力在于它们不仅提供了免费的软件和工具,还鼓励了全球开发者社区的合作和共享。这种开放的合作模式不仅加速了技术的进步,也为个人开发者和企业提供了更多的机会和选择。
机器学习开发者想要打造一款 App 有多难?事实上,你只需要会 Python 代码就可以了,剩下的工作都可以交给一个工具。近日,Streamlit 联合创始人 Adrien Treuille 撰文介绍其开发的机器学习工具开发框架——Streamlit,这是一款专为机器学习工程师创建的免费、开源 app 构建框架。这款工具可以在你写 Python 代码的时候,实时更新你的应用。目前,Streamlit 的 GitHub Star 量已经超过 3400,在 medim 上的热度更是达到了 9000+。
GitHub地址:https://github.com/streamlit/streamlit/
大型语言模型(llm)是指能够生成与人类语言非常相似的文本并以自然方式理解提示的机器学习模型。这些模型使用广泛的数据集进行训练,这些数据集包括书籍、文章、网站和其他来源。通过分析数据中的统计模式,LLM可以预测给定输入后最可能出现的单词或短语。
在本文中,我们将探索Vanna.ai的应用,这是一个Python 库,专门用于训练能够处理自然语言问题并生成 SQL 查询作为响应的模型。此实现将集成到 ✨Streamlit 应用程序中,创建一个 🤖 聊天机器人,方便提出问题并为返回的查询提供解释。
在当今这个快节奏的工作环境中,自动化已成为提高工作效率的黄金标准。如果你是一名Windows用户,那么通过Windows脚本自动化,你可以将你的工作流程化繁为简,实现高效工作。而在众多Windows脚本自动化工具中,Python以其简洁易学的特点,逐渐成为了许多人的首选。
无论你是数据科学家、数据工程师、机器学习工程师还是 Python 开发人员,你都必须至少了解一个前端库。它可以在很多方面为你提供帮助,例如,创建宠物项目、成为全栈开发人员、创建仪表板,甚至在日常生活中提供帮助。
仪表板对于商业场景带来各种优点,通常使用称为BI工具的软件进行创建,但即使是免费可用的BI工具也往往有功能限制。
你知道吗?你可以封装你的python代码,并提供给其他人去运行,即便他们没有安装python。可以像计算机(Windows、Mac或Linux)上的任何程序/应用程序一样运行脚本,无需Python,无需安装库。
Python的3.0版本,在开发阶段被称为Python 3000,或简称Py3k。相对于Python的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0在设计的时候就没有考虑向下兼容。许多针对早期Python版本设计的程序都无法在Python 3.0上正常运行。为了照顾现有程序,Python 2.6作为一个过渡版本,基本使用了Python 2.x的语法和库,同时考虑了向Python 3.0的迁移。基于早期Python版本而能正常运行于Python 2.6并无警告的程序可以通过一个2 to 3的转换工具无缝迁移到Python 3.0。
streamlit是一个Python库,可以只用Python(无需前端)创建一个网页应用。只要几行代码就可以为我们的应用创建一个界面,很适合做一些演示,比如展示数据、演示模型等。
Streamlit 是一个开源的 Python 库,用于快速创建和分享数据应用程序。其主要特点和优势包括:
Thinter 是标准的python包,你可以在linx,macos,windows上使用它,你不需要安装它,因为它是python自带的扩展包。
向大家推荐一款机器学习用户交互工具开发框架——Streamlit,可以使机器学习工程师能更轻松地创建自定义应用程序已在他们的模型中与数据进行交互。
不用学前端编程,你就能用 Python 简单高效写出漂亮的交互式 Web 应用,将你的数据分析成果立即展示给团队和客户。
python文件的后缀名有:“.py”、“.py3”、“.pyc”、“.pyo”、“.pyd”、“.pyi”、“.pyx”、“.pyz”、“.pywz”、“.rpy”、“.pyde”、“.pyp”、“.pyt”。
本期将创建一个类似于Adobe Lightroom的Web应用程序,使用OpenCV和Streamlit实现图像的卡通化
Python是SQL Server 2017的新功能。它主要是为了允许在SQL Server中使用基于Python的机器学习,但是它可以与任何Python库或框架一起使用。为了提供可能的例子,Hitendra展示了如何安全地使用该功能来提供智能应用程序缓存,其中SQL Server可以自动指示数据何时更改以触发缓存刷新。 MS SQL Server 2017已经通过启用SQL服务器通过“使用Python的机器学习服务”在TSQL中执行Python脚本,添加到其高级分析扩展,现在称为“机器学习服务”。这基本上
“如何将Python脚本转换为.exe文件?” 每个python开发人员在想与外部共享他们开发的python应用程序时都会问这个问题。在此,我们将详细介绍如何使用python模块(即pyinstaller)将python程序转换为可执行文件。
2、https://mp.weixin.qq.com/s/QWp9cS1f5t6BTinZ-a2CaA
AutoGen作为一个最大化LLM(如GPT-4)能力的框架而脱颖而出。由微软研究院开发的AutoGen通过提供一种自动化、优化和编排工作流的方法,简化了复杂的、基于多代理llm的应用程序的创建。我们在以前的文章中也有过介绍,你可以与许多GPT交谈,并且GPT和GPT之间也可以互相交谈。每个GPT都是它自己的“代理”,并在总体业务流程中扮演特殊角色。但是AutoGen是用命令行模式进行交互的,这对我们的输入来说非常不方便,所以这次我们来对其进行改造,使用Streamlit创建一个web界面,这样可以让我们更好的与其交互。
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