AI21 Labs & Streamlit: Erstelle ein Sporterratungs-App Tutorial

Entdeckung von AI21 und Streamlit für KI/NLP-Anwendungen

Im ständig wechselnden Bereich der künstlichen Intelligenz und der Verarbeitung natürlicher Sprache revolutionieren AI21 Labs und Streamlit die Art und Weise, wie Entwickler innovative Anwendungen erstellen können. AI21 Labs bietet eine reichhaltige Auswahl an Tools, die den Zugriff auf fortschrittliche Modelle über die offizielle API und SDK ermöglichen, wodurch es Entwicklern erleichtert wird, KI in ihre Projekte zu integrieren.

Verstehen von AI21 Labs

AI21 Labs ist auf die Entwicklung leistungsstarker KI-Modelle spezialisiert, die menschenähnlichen Text verstehen und generieren können. Ihre Werkzeug-Suite ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen zu erstellen, die diese fortschrittlichen Technologien nutzen, und erleichtert alles von einfacher Textverarbeitung bis hin zu komplexen KI-gesteuerten Lösungen.

Streamlit: Die Open-Source-Lösung für Web-Apps

Streamlit ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, mit der Entwickler schnell anpassbare Webanwendungen erstellen können. Mit Streamlit können Sie Datenwissenschafts- und Machine-Learning-Projekte problemlos zum Leben erwecken und Skripte in kürzester Zeit in ansprechende Benutzeroberflächen verwandeln.

Erstellen einer Sporterkennungs-App mit AI21 und Streamlit

In diesem Artikel zeigen wir, wie Sie eine einfache Anwendung erstellen, die einen Sport basierend auf seiner Beschreibung mithilfe des AI21-Modells und Streamlit identifiziert.

Einrichten des Projekts

1. Erstellen Sie ein neues Verzeichnis für das Projekt und wechseln Sie zu ihm.
2. Richten Sie eine virtuelle Umgebung ein:

python -m venv myenv

3. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:

pip install streamlit requests python-dotenv

4. Erstellen Sie eine .env-Datei, um Ihren API-Schlüssel sicher zu speichern.

Entwicklung der Anwendung

Nachdem Sie Ihre Umgebung eingerichtet haben, ist es Zeit, mit dem Programmieren zu beginnen!

1. Definieren Sie den API-Schlüssel in Ihrer .env-Datei.

2. Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken in Ihre main.py-Datei:

import streamlit as st
import requests
dotenv.load_dotenv()

3. Erstellen Sie eine Funktion, die eine Sportbeschreibung entgegennimmt und den entsprechenden Sportnamen zurückgibt:

def get_sport_name(description):
    # Definieren Sie Ihre AI21-Modellparameter
    response = requests.post(, json={'prompt': description})
    return response.json()['output']

4. Entwickeln Sie die Streamlit-Oberfläche, um Benutzereingaben für die Sportbeschreibung zu erhalten:

sport_description = st.text_input('Geben Sie eine Beschreibung eines Sports ein:')
if st.button('Sport identifizieren'):
    sport_name = get_sport_name(sport_description)
    st.write(f'Der identifizierte Sport ist: {sport_name}')

Ausführen der Anwendung

Um die App auszuführen, verwenden Sie den Befehl:

streamlit run main.py

Ihre Anwendung öffnet sich in einem neuen Tab, wo Sie sie testen können! Geben Sie einfach eine Beschreibung eines Sports ein, und die App identifiziert ihn basierend auf dem bereitgestellten Text.

Fazit

Dieses Tutorial hebt die Einfachheit und Leistungsfähigkeit der Verwendung von AI21 und Streamlit zur Erstellung einer funktionalen KI-Anwendung hervor. Mit grundlegenden Programmierkenntnissen und der Fülle an verfügbaren Dokumentationen können Sie Ihre Projekte problemlos erstellen.

Wenn Sie tiefer in generative KI-Modelle eintauchen oder mehr über den Aufbau von Anwendungen mit verschiedenen KI-Technologien erfahren möchten, besuchen Sie unsere AI-Tutorial-Seite.

Erwägen Sie, an unserem bevorstehenden AI21 Hackathon teilzunehmen, um die Fähigkeiten anzuwenden, die Sie gelernt haben, und Ihre Kenntnisse in der KI-Entwicklung weiter auszubauen!

Schließen Sie sich der Community bei lablab.ai an und beginnen Sie noch heute mit dem Aufbau Ihrer KI-gestützten Anwendungen!