开发机器学习APP,太简单了

机器学习算法与Python实战

共 1357字,需浏览 3分钟

 · 2021-12-09

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学习的根本目的只有一个,学以致用!

机器学习,大家都学了很多算法,搞了很多模型,但是极少拿来解决实际问题。

毕竟开发一个机器学习应用所需的技术栈不是每个人都能掌握,今天就向同学们介绍一个绝佳解决方案————streamlit

它可以让你用Python用极短的时间快速生成一个实现机器学习的web应用

正式介绍之前,大家可以先看两个效果Gif(刷新可能有点慢,请耐心等待

Hello world
Playground
YOLO 目标检测器

streamlit

Streamlit 是第一个专门针对机器学习的应用开发框架,是开发自定义机器学习工具最快的方法,它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位。

streamlit引用的第三方库

Streamlit 带给我最大好感的有以下几点:

  • 开源、完全免费
  • 极其容易入门、一天就能学会
  • API 非常丰富且简单明了

下面我们就开始吧!

Get started

在命令行模式下,启动Python虚拟环境后,直接pip安装

$ pip install streamlit
bar.py

命令行模式下执行streamlit run bar.py

现在可以在浏览器中查看Streamlit应用程序。

本地URL: http://localhost:8501

是不是超简单

Deploy

有了应用就要部署到服务器,如果不想买云服务器怎么办呢?

streamlit 连部署都是免费的!没想到吧。

首先,把项目push到你的github

在刚才打开的http://localhost:8501页面右上角点击 Deploy this app

Streamlit Cloud会自动链接到你的Github

认证一下即可
然后选择Deploy!稍作等待
https://share.streamlit.io/tjxj/test/main/bar.py

现在,你的应用已经部署到互联网了!

手机也能访问哦~

学习路线

一天时间学会streamlit我觉得并不夸张,只看它的官网文档就足够了 

https://docs.streamlit.io/library/

  • Get started  √
    理解基本原理和用法
  • API reference  √
    知道有哪些api可以调用
  • cheatsheet  √
    api速查表,可以时时看看

如果要进阶,就可以去https://streamlit.io/gallery,学习他人优秀的作品(都是开源的)。比如,本文中的几个Gif就是用的这个

https://share.streamlit.io/pavankunchala/gif_converter_app/main/convert_app.py

当然,最好的方法永远是自己写一个应用~ ,下一篇,我会用视频分享一个有趣的机器学习应用,感兴趣来个三连支持哈。

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