作者|Alex C-G 编译|VK 来源|Towards Data Science
Streamlit 是一款可以在 Python 上使用的 Web 应用创建工具。Python 是目前最受欢迎的编程语言之一,由于其直观的操作性和适用于广泛领域的特点,也受到初学者的喜爱。特别是在人工智能 (AI) 和数据科学等主要开发工具方面,近年来非常受欢迎。
在ChatGPT引领的AI浪潮下,涌现了一大批AI应用,其背后其实蕴含着一个基本事实:AI能力得到了极大突破——大模型的能力有目共睹,未来只会变得更强。这世界唯一不变的就是变,适应变化、拥抱变化、喜欢变化,天行健君子以自强不息。我们相信未来会有越来越多的大模型出现,AI正在逐渐平民化,将来每个人都可以利用大模型轻松地做出自己的AI产品。
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。
接触 AI 的同学肯定对HuggingFace 有所耳闻,它凭借一个开源的 Transformers 库迅速在机器学习社区大火,为研究者和开发者提供了大量的预训练模型,成为机器学习界的 GitHub。在 HuggingFace 上我们不仅可以托管模型,还可以方便地使用各种模型的 API 进行测试和验证,部署属于自己的模型 API 服务,创建自己的模型空间,分享自己的模型。本文将介绍 HuggingFace 的推理 API、推理端点和推理空间的使用方法。
学术界在推进技术方面发挥了巨大作用,但学术界和工业界往往存在一种分割状态。我们经常会看到这种现象:无数很棒的辅助工具在学术界被忽视,但在工业界很受欢迎。对于很多研究者来说,学习一种新工具可能存在困难,不愿意花费过多的时间去尝试,在当前自己掌握的工具足以应对各种问题时尤其如此。
选自towardsdatascience 作者:Aliaksei Mikhailiuk 机器之心编译 编辑:陈萍 无论你在创业还是在做学术研究,这些工具都将使你的技能更上一层楼。 学术界在推进技术方面发挥了巨大作用,但学术界和工业界往往存在一种分割状态。我们经常会看到这种现象:无数很棒的辅助工具在学术界被忽视,但在工业界很受欢迎。对于很多研究者来说,学习一种新工具可能存在困难,不愿意花费过多的时间去尝试,在当前自己掌握的工具足以应对各种问题时尤其如此。 其实,有些工具一时未见到效果,在后期可能会有十倍的回
GitHub地址:https://github.com/streamlit/streamlit/
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+。
在日常工作中,经常需要时间戳转化、base64 编码/解码等操作。之前一般通过搜索引擎搜索,可以找到相应工具的页面。现在有了 Streamlit ,可以快速制作出对应功能的网页应用。例如以下的一些例子
2、https://mp.weixin.qq.com/s/QWp9cS1f5t6BTinZ-a2CaA
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。
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。
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。
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。
Streamlit的一个有用功能是颜色选择器工具。这使你可以通过让用户选择任何颜色,而不是使用默认的硬编码颜色,为你的仪表板添加灵活性。
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。
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。
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!
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。
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。
Streamlit 是一个开源的 Python 库,它允许用户仅使用几行代码就能快速创建web数据分析网页。这个库特别适合数据分析,因为它可以轻松地将数据分析转换成互动式的 Web 应用。
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。
GenAI 栈将帮助你迅速开始构建自己的GenAI应用。演示应用可以作为灵感来源或起点。在技术博客文章[19]中了解更多详情。
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。一些介绍可参考:
作者:拉胡尔·阿加瓦尔(Rahul Agarwal), Walmart 实验室的数据科学家
✨Streamlit是一个基于tornado框架的快速搭建Web应用的Python库,封装了大量常用组件方法,支持大量数据表、图表等对象的渲染,支持网格化、响应式布局。简单来说,可以让不了解前端的人搭建网页。 相比于同类产品PyWebIO,Streamlit的功能更加全面一些。
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。
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
因为我不擅长写页面(非前端人员),一直想从写 HTML 改成写 Python,以前也尝试过 pyecharts 库,但是用着并不太习惯:
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。
Streamlit 官方介绍:能在几分钟内把 Python 脚本变成可分享的网站。只需使用纯 Python ,无需前端经验。甚至,你只需要懂 markdown ,然后按照一定规则去做也能搞个网页出来。它还支持免费部署,感动到落泪。
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。
用Python做web图形用户界面,最先想到的是Flask、Djong等框架。然而研究这些对于初学者来讲,尤其是没有web开发基础的数据分析人员是痛苦的。
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。
对于数据分析师,建模工程师来说,将处理好的数据放在可视化的面板上进行呈现将更加有助于同事、领导来理解结果,今天小编就给大家来介绍一下如何用Python来制作一个数据可视化面板,使用的是Streamlit库,对于开发人员来说,只需几分钟就可以构建和部署强大的数据应用程序。
对于机器学习爱好者而言,很多时候我们需要将建好的模型部署在线上,实现前后端的交互,今天小编就通过Flask以及Streamlit这两个框架实现机器学习模型的前后端交互。
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:
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