Публикации по теме 'streamlit'
LangChain + Streamlit: технический стек, необходимый для создания демонстраций на основе крупноязыковых моделей в…
В эту эпоху инноваций, основанных на данных, создание мощных приложений, использующих модели больших языков (LLM), становится все более важным. Как свидетельство этой необходимости, недавняя интеграция между LangChain и Streamlit значительно упростила процесс создания приложений на основе LLM. Эти библиотеки с открытым исходным кодом дополняют друг друга, предоставляя разработчикам огромный набор технологий для создания и совместного использования приложений, управляемых данными...
Как развернуть модели машинного обучения с помощью Streamlit
Введение
Streamlit — это библиотека Python, которая упрощает создание интерактивных веб-приложений для моделей машинного обучения. Это отличный способ развертывания ваших моделей в рабочей среде, поскольку он не требует каких-либо предварительных знаний в области веб-разработки.
В этой статье я покажу вам, как развернуть модель машинного обучения с помощью Streamlit. Я возьму модель, которая прогнозирует продажи группы магазинов в Эквадоре. Те же принципы можно применить к любой модели..
Streamlit против Gradio: всестороннее сравнение
В быстро развивающейся сфере развертывания моделей искусственного интеллекта такие инструменты, как Streamlit и Gradio, стали мощными конкурентами, каждый из которых предлагает уникальные функции и преимущества. В этом подробном сравнении мы углубимся в сильные стороны и возможности Streamlit и Gradio, помогая вам принять обоснованное решение, исходя из требований вашего проекта.
Введение
Когда дело доходит до развертывания моделей машинного обучения с удобными интерфейсами, Streamlit и..
Создайте приложение для прогнозирования цен на акции на базе Snowflake, AWS, Python и Streamlit — Часть 1 из 3
Полное руководство по разработке приложений машинного обучения от начала до конца.
Введение
В своих предыдущих статьях я продемонстрировал, как собирать финансовые данные в автоматическом режиме и хранить их в корзинах AWS S3. Кроме того, мы провели разведочный анализ данных (EDA). Теперь давайте продолжим наше путешествие по разработке приложения для прогнозирования акций.
В следующих трех сериях статей мы разработаем полный проект машинного обучения с использованием различных..
Бинарный классификатор турецкой кофейной чашки
Бинарный классификатор турецкой кофейной чашки
Комплексное обучение модели машинного обучения и развертывание в приложении для Android
Мотивация и проблема
Как агентство креативного развития, мы занимаемся интересными проектами всех видов. Некоторые из них — это проекты и бизнес-идеи, присланные нам клиентами, а некоторые — наши собственные проекты.
Один из наших собственных проектов называется Orta Şeker. Это приложение для гадания, которое использует фотографии турецких..
Как разработать приложение Streamlit, развернуть с помощью Railway и отслеживать с помощью Umami
Руководство по разработке приложения Stremlit, развертыванию с помощью Railway и мониторингу с помощью аналитического решения под названием Umami.
Если вы являетесь разработчиком Streamlit и хотите получить простой и бесплатный способ отслеживать посещения вашего приложения и получать информацию о поведении ваших клиентов, этот пост для вас.
В какое время дня больше всего посещений, откуда поступает трафик или где находятся ваши посетители — все это важные показатели, если вы хотите..
Создание приложения Streamlit для идентификации индийской кухни — Часть I (создание и дополнение данных)
Введение
Streamlit — это приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет программисту эффективно создавать и публиковать приложения, написав всего несколько строк кода.
Создание приложения очень важно для инженеров по машинному обучению и специалистов по данным, поскольку это позволяет им демонстрировать свои проекты миру.
В этой серии статей я проведу вас через несколько шагов, чтобы создать собственное приложение для распознавания изображений для индийской кухни...
