Comment déployer votre application IA en utilisant Streamlit : Un guide complet

Streamlit : Un guide pour créer des applications interactives avec Python

Streamlit est une bibliothèque Python innovante et open-source conçue pour les développeurs et les data scientists qui souhaitent créer des applications web magnifiques et interactives facilement. Cet outil puissant permet aux utilisateurs de transformer leurs données en visualisations et applications époustouflantes, tirant parti des capacités de Python tout en maintenant la simplicité.

Qu'est-ce que Streamlit ?

Streamlit se démarque dans le monde de la visualisation des données grâce à son interface conviviale et son intégration transparente avec des bibliothèques de données populaires telles que matplotlib, pandas et plotly. Que vous soyez un développeur expérimenté ou un débutant, Streamlit vous permet de développer des applications personnalisées axées sur les données sans nécessiter de compétences approfondies en développement web.

Pourquoi utiliser Streamlit ?

• Simplicité : La syntaxe directe permet un développement rapide d'applications en utilisant juste quelques lignes de code.
• Interaction en temps réel : Les applications construites avec Streamlit réagissent dynamiquement aux entrées des utilisateurs, offrant une expérience véritablement interactive.
• Open-source : En tant que bibliothèque open-source, Streamlit est constamment mis à jour et soutenu par une communauté florissante.
• Facilité de déploiement : Streamlit simplifie le processus de déploiement, vous permettant de partager vos applications sans effort avec d'autres.

Créer votre première application Streamlit

Construire une application Streamlit de base peut être réalisé en trois étapes simples :

Étape 1 : Créer une application Streamlit

Pour commencer, assurez-vous d'avoir Python 3.11 ou une version supérieure installée. Ouvrez votre terminal et exécutez les commandes suivantes :

mkdir streamlit-app  
cd streamlit-app  
touch streamlit_app.py requirements.txt

Ensuite, dans votre fichier requirements.txt, répertoriez les bibliothèques nécessaires. Par exemple, si vous utilisez Langchain et GPT d'OpenAI, assurez-vous de les inclure :

langchain  
openai

Installez vos bibliothèques en utilisant :

pip install -r requirements.txt

Maintenant, ouvrez votre fichier streamlit_app.py et collez le code requis pour votre application. Une fois terminé, vous pouvez exécuter votre application Streamlit avec la commande :

streamlit run streamlit_app.py

Étape 2 : Téléchargez votre application sur GitHub

Si vous n'avez pas encore créé de compte GitHub, faites-le d'abord. Ensuite, créez un nouveau référentiel et notez l'URL. Depuis votre terminal, naviguez jusqu'au dossier racine de votre application et exécutez ces commandes pour pousser votre code sur GitHub :

git init  
git add .  
git commit -m "Commit initial"  
git remote add origin   
git push -u origin master

Étape 3 : Déployez votre référentiel GitHub sur Streamlit

Créez un compte Streamlit Community Cloud. Une fois que vous avez tout configuré, accédez au site Streamlit, cliquez sur "Nouvelle application" et autorisez Streamlit à accéder à vos référentiels GitHub. Choisissez votre référentiel et la branche appropriée, puis spécifiez le chemin du fichier principal (par exemple, streamlit_app.py). Et voilà !

Réflexions finales

Ce tutoriel a montré à quel point il est facile de créer et de déployer une application Streamlit à partir d'un référentiel GitHub en juste trois étapes. Avec la capacité de créer des interfaces époustouflantes et de tirer parti de la puissance de l'IA, vous pouvez créer des applications vraiment étonnantes. Maintenant, c'est à vous de tirer parti du potentiel de Streamlit et de partager vos créations avec le monde !

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