Erstellen Sie eine KI-gestützte Sport-Vorhersage-App mit AI21 Labs & Streamlit

Die Kraft der KI nutzen: Eine Sportidentifikations-App mit AI21 und Streamlit erstellen

Künstliche Intelligenz (KI) redefiniert weiterhin die Technologielandschaft und bietet innovative Werkzeuge für Entwickler, um intelligente Anwendungen zu erstellen. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Sie AI21 Labs und Streamlit nutzen können, um eine einfache, aber effektive Anwendung zu erstellen, die Sportarten basierend auf deren Beschreibungen identifiziert. Dieses Projekt wird nicht nur die Benutzerfreundlichkeit dieser Technologien hervorheben, sondern auch praktische Einblicke in die Implementierung von KI bieten.

Was ist AI21 Labs?

AI21 Labs bietet eine Suite leistungsstarker Werkzeuge, die für die Entwicklung von KI- und natursprachlichen Verarbeitung (NLP) Anwendungen entwickelt wurden. Ihre Modelle können über eine offizielle API/SDK abgerufen werden, die es Entwicklern ermöglicht, innovative Anwendungen mit Skalierbarkeit und Effizienz zu erstellen.

Was ist Streamlit?

Streamlit ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die die Erstellung benutzerdefinierter Webanwendungen vereinfacht. Ihre intuitive Benutzeroberfläche ermöglicht es Entwicklern, Prototypen schnell zu erstellen, was sie zu einer idealen Wahl für Projekte macht, die schnelle Entwicklungszyklen erfordern.

Projektübersicht: Eine Sportidentifikations-App erstellen

In diesem Tutorial wollen wir eine einfache Anwendung erstellen, die eine Sportbeschreibung verarbeitet und den Namen der Sportart zurückgibt. Mit den leistungsstarken Modellen von AI21 und der benutzerfreundlichen Oberfläche von Streamlit können wir diese Aufgabe mit minimalem Codierungsaufwand erfüllen.

Schritt 1: Richten Sie Ihr Projekt ein

1. Erstellen Sie ein neues Verzeichnis für Ihr Projekt und navigieren Sie dorthin.
2. Richten Sie eine virtuelle Umgebung ein, um die Abhängigkeiten Ihres Projekts zu verwalten.

Schritt 2: Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten

Installieren Sie in Ihrem Befehlszeileninterface die notwendigen Bibliotheken für Ihr Projekt:

pip install streamlit python-dotenv requests

Schritt 3: Konfigurieren Sie Ihren API-Schlüssel

Erstellen Sie eine .env Datei in Ihrem Projektverzeichnis, um Ihren AI21-API-Schlüssel sicher zu speichern. Dieser Schlüssel ist entscheidend für den Zugriff auf KI-Modelle.

Schritt 4: Erstellen Sie die Hauptanwendungsdatei

Erstellen Sie als nächstes eine main.py Datei. Beginnen Sie in dieser Datei mit dem Import der erforderlichen Bibliotheken:

import streamlit as st
from dotenv import load_dotenv
import os
import requests

load_dotenv()

Schritt 5: Definieren Sie die Funktionalität

Erstellen Sie eine Funktion, die eine Sportbeschreibung annimmt und den Namen der entsprechenden Sportart zurückgibt. Diese Funktion wird die Modelle von AI21 verwenden, um Vorhersagen zu generieren:

def identify_sport(description):
    api_key = os.getenv('AI21_API_KEY')
    # Richten Sie hier die Anfrage an die AI21-APIs ein
    return sport_name

Schritt 6: Erstellen Sie die Benutzeroberfläche

Mit Streamlit können wir eine Benutzeroberfläche gestalten, über die die Benutzer ihre Sportbeschreibungen eingeben können. Hier ist ein einfaches Beispiel:

st.title('Sportidentifikator')
user_input = st.text_input('Beschreibe den Sport:')
if st.button('Sport identifizieren'):
    result = identify_sport(user_input)
    st.write(f'Der identifizierte Sport ist: {result}')

Schritt 7: Führen Sie Ihre Anwendung aus

Starten Sie Ihre Anwendung mit dem folgenden Befehl:

streamlit run main.py

Fazit

Die Erstellung von Anwendungen mit AI21 und Streamlit ist sowohl einfach als auch spannend. Mit nur grundlegenden Programmierkenntnissen können Sie interaktive Anwendungen erstellen, die die Leistungsfähigkeit von KI-Technologien nutzen. Stellen Sie sicher, dass Sie die umfangreiche Dokumentation beider Plattformen erkunden, um weitere Funktionen zu entdecken.

Wenn Sie daran interessiert sind, tiefer in generative KI-Modelle einzutauchen oder verschiedene KI-Technologien wie OpenAI Whisper zu erkunden, besuchen Sie unsere KI-Tutorial-Seite für weitere Ressourcen.

Wir laden Sie auch ein, an unserem kommenden AI21 Hackathon teilzunehmen, um die Fähigkeiten zu testen, die Sie in diesem Tutorial erworben haben. Treten Sie einer lebendigen Gemeinschaft von Entwicklern, Innovatoren und Kreativen bei, die die Zukunft mit KI gestalten!