Streamlit: Ein Leitfaden zur Bereitstellung Ihrer KI-Anwendung

Streamlit: Ein revolutionäres Tool für interaktive Webanwendungen

Streamlit ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die die Entwicklung und Verteilung interaktiver Webanwendungen und Datenvisualisierungen vereinfacht. Dieses leistungsstarke Tool ermöglicht es Benutzern, insbesondere Datenwissenschaftlern und Maschinenlern (ML)-Ingenieuren, dynamische Web-Apps mühelos mit Python-Code zu erstellen. Die integrierte Unterstützung von Streamlit für beliebte Datenvisualisierungsbibliotheken wie Matplotlib, Pandas und Plotly erweitert seine Fähigkeiten und macht es zu einem Favoriten unter Entwicklern, die interaktive Dateninsights präsentieren möchten.

Warum Streamlit wählen?

Streamlit sticht aus mehreren Gründen hervor:

Benutzerfreundlichkeit: Entwickler können Anwendungen schnell mit minimalem Code erstellen und bereitstellen.
Interaktive Widgets: Die Bibliothek enthält eine Vielzahl von interaktiven Widgets, die das Benutzerengagement verbessern können.
Open-Source: Als Open-Source-Tool hat es eine lebendige Community und leicht verfügbare Ressourcen für Unterstützung.

Bereitstellung leicht gemacht

Die Bereitstellung einer Streamlit-App ist ein unkomplizierter Prozess, der in nur drei Schritten durchgeführt werden kann:

1. Erstellen Sie Ihre Streamlit-App

Um zu veranschaulichen, wie man eine Streamlit-App erstellt, entwickeln wir eine einfache Anwendung, die Langchain und OpenAI's GPT verwendet, um Inhalte von einer URL zusammenzufassen. Stellen Sie vor Beginn sicher, dass Sie Python Version 3.11 oder höher auf Ihrem Computer installiert haben.

Befolgen Sie diese Schritte, um Ihre App zu erstellen:

Öffnen Sie Ihr Terminal und erstellen Sie ein neues Verzeichnis:
```
mkdir streamlit-app
```
Wechseln Sie in das neue Verzeichnis:
```
cd streamlit-app
```
Erstellen Sie eine Python-Datei namens streamlit_app.py und eine requirements.txt-Datei.
Öffnen Sie requirements.txt in Ihrem bevorzugten Texteditor und listen Sie die notwendigen Bibliotheken für Ihre Anwendung auf.
Installieren Sie die Bibliotheken über das Terminal:
```
pip install -r requirements.txt
```
Kopieren Sie den notwendigen Code in streamlit_app.py.
Speichern Sie die Datei und führen Sie Ihre App mit dem Befehl aus:
```
streamlit run streamlit_app.py
```

2. Laden Sie Ihre App auf GitHub hoch

Für die Versionskontrolle und Bereitstellung laden Sie Ihre Streamlit-App auf GitHub hoch. Wenn Sie noch kein GitHub-Konto haben, erstellen Sie eines und befolgen Sie dann diese Schritte:

Erstellen Sie ein neues Repository auf GitHub und erhalten Sie die Repository-URL.
Navigieren Sie in Ihrem Terminal zum Stammordner Ihrer App und führen Sie die folgenden Befehle aus:
```
git init
git add .
git commit -m "Initial commit"
git remote add origin 
git push -u origin master
```

3. Stellen Sie Ihr GitHub-Repository auf Streamlit bereit

Schließlich können Sie Ihre App mit diesen Schritten bereitstellen:

Besuchen Sie die Streamlit-Website und erstellen Sie ein Community Cloud-Konto.
Nachdem Ihr Konto eingerichtet ist, klicken Sie auf "Neue App" und autorisieren Sie Streamlit, auf Ihre GitHub-Repositories zuzugreifen.
Wählen Sie Ihr Repository und den Branch aus, und geben Sie den Hauptdateipfad an (z.B. streamlit_app.py).
Ihre App ist jetzt live und Sie können ihre URL teilen!

Abschließende Gedanken

Dieses Tutorial hat gezeigt, wie man eine Streamlit-App aus einem GitHub-Repository in drei einfachen Schritten erstellt und bereitstellt. Jetzt, wo Sie das Wissen haben, ist es an der Zeit, Ihrer Kreativität freien Lauf zu lassen und beeindruckende, KI-gestützte Anwendungen mit der Community zu teilen. Wenn Sie Fragen haben oder Hilfe benötigen, können Sie mich gerne auf LinkedIn oder Twitter kontaktieren!

Relevante Links:

Schlüsselwörter:

Streamlit-Tutorial
Apps mit Streamlit bereitstellen
Interaktive Webanwendungen
Datenvisualisierungsbibliotheken