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集成 Streamlit
在这个例子中，我们将学习如何使用mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1和Embedchain与Streamlit一起构建一个简单的RAG聊天机器人。 设置安装Embedchain和Streamlit。 pip install embedchain streamlitapp.pyimport osfrom embedchain import Appimport streamlit as stwith st.sidebar https://huggingface.co/settings/tokens)" "[查看源代码](https://github.com/embedchain/examples/mistral-streamlit trueembedder: provider: huggingface config: model: 'sentence-transformers/all-mpnet-base-v2'在本地运行streamlit
21310编辑于 2024-08-13 - 来自专栏机器学习
Streamlit 详细教程
二、Streamlit 的设计理念和架构原理2.1 核心理念Streamlit 的设计哲学是“用最少的代码构建最强大的数据应用”。 四、第一个 Streamlit 应用以下是一个最基础的示例应用：import streamlit as stst.title("我的第一个 Streamlit 应用")st.write("你好，欢迎使用 Streamlit！") 最终部署时使用 Docker 或 Streamlit Cloud 保证可复现和分享性。 通过本教程，相信你已经掌握了使用 Streamlit 从零开始构建应用的全过程。 如需获取更多资料，可以访问 Streamlit 官方文档：https://docs.streamlit.io/
2.6K21编辑于 2025-04-04 Streamlit入门指南
Streamlit介绍Streamlit是一个Python库，允许您创建交互式的数据科学和机器学习Web应用程序。 使用Streamlit，您可以快速轻松地创建自定义Web应用程序，让用户与您的数据和模型进行交互。Streamlit旨在简单直观，专注于通过几行代码轻松创建美观和功能强大的应用程序。 快速入门指南要开始使用Streamlit，请按照以下步骤操作：使用pip安装Streamlit：pip install streamlit 创建一个新的Python文件并导入Streamlit：import streamlit as st 使用Streamlit的API定义您的应用程序，其中包括用于创建小部件，显示数据和处理用户输入的函数。 其它一些有趣的例子Streamlit官方有一个应用程序和图表库 Streamlit Gallery，其中包括各种各样的示例，从简单的小部件到复杂的机器学习模型。
1.2K20编辑于 2024-06-12- 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
用Streamlit构建Jina神经搜索
为什么使用Streamlit和Jina 在我加入Jina之前，我就一直是Streamlit的忠实粉丝。所以我很高兴能使用这个很酷的框架为我们的用户构建一些东西。 构建Streamlit组件有助于数据科学家、机器学习爱好者和Streamlit社区中的所有其他开发人员构建由神经搜索支持的东西。 和streamlitïjina 设置搜索的REST端点 设置页面标题 显示一些解释性文本 显示定义了端点的Jina文本搜索小部件 对于Jina Streamlit小部件，你还可以传入其他参数来定义要返回的结果数 软件包： pip install streamlit streamlit-jina 在Jina中索引数据并启动查询流。 Streamlit docs(https://docs.streamlit.io/en/stable/) Components gallery(https://streamlit.io/gallery
1.7K10发布于 2021-09-06 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
Streamlit颜色选择器
如果你是第一次接触Streamlit，你可能想查看我的以前的Streamlit教程，以帮助你入门： 从零开始创建基于Web的Streamlit应用：https://towardsdatascience.com 安装Streamlit 如果你尚未安装Streamlit库，你可以在终端或命令提示符中使用以下命令。 pip install streamlit 安装完Streamlit后，我们可以创建一个名为app.py的新文件。这就是我们将添加代码的地方。 页面 接下来的部分是设置我们的Streamlit应用程序。 为此，我们需要在终端中输入以下内容： streamlit run app.py 然后它将在你的默认浏览器中启动Streamlit。
79210编辑于 2024-04-15 - 来自专栏ATYUN订阅号
用Streamlit构建机器学习应用
编辑 | sulei 发布 | ATYUN订阅号 Streamlit是一个开放源码的Python库，它可以轻松地为机器学习建模漂亮的应用程序。 在这里中，我将展示关于Streamlit的一些有趣的特性，并构建一个应用程序来检查数据并在其上生成ML模型。否则，我将使用非常基本的Iris数据集并执行一些分类。 我将在一个名为iris.py的文件中编写所有代码，这样我就可以通过streamlit iris.py从终端运行它。 参考文献： https://streamlit.io/docs/ https://streamlit.io/docs/tutorial/index.html 链接： http://towardsdatascience.com /building-machine-learning-apps-with-streamlit-667cef3ff509
1.4K30发布于 2019-11-11 - 来自专栏自学气象人
利用Streamlit快速定制web应用
streamlit库可以通过简单的Python脚本快速创建交互式应用程序，无需编写大量的代码，无需学习任何前端知识。 示例页面 安装Streamlit 使用pip命令在命令行中安装Streamlit： pip install streamlit 创建一个应用程序 导入需要的库 import streamlit as st 运行 在本地执行py脚本，即可弹出网页 streamlit run your_script.py 部署到互联网 可以利用github账号登陆Streamlit Community Cloud，点击new Streamlit 可以实现很多复杂的布局和交互式功能，感兴趣的同学可以访问官网的API reference查看具体示例 参考： • https://docs.streamlit.io/library/
81820编辑于 2023-09-05 - 来自专栏汇智网教程
机器学习UI开发框架Streamlit快速教程
Streamlit将组件视为变量，在Streamlit中没有回调，每一个交互都是简单地返回，从而确保代码干净： import streamlit as st x = st.slider('x') st.write 简而言之，Streamlit的工作方式如下： 对于用户的每一次交互，整个脚本从头到尾执行一遍 Streamlit基于UI组件的状态给变量赋值 缓存让Streamlit可以避免重复请求数据或重复计算 或者参考下图 $ pip install --upgrade streamlit $ streamlit hello You can now view your Streamlit app in your 实际上 其中只有23个Streamlit调用。 /streamlit/demo-self-driving/master/app.py ---- 原文链接：Streamlit - 机器学习工具开发框架 - 汇智网
5.1K11发布于 2019-10-10 - 来自专栏四楼没电梯
Streamlit 实现登录注册验证
在开发基于 Streamlit 的应用时，用户认证功能是一个常见需求。本文将介绍如何通过两种方式来实现登录注册功能：手动实现 和 使用 Streamlit-Authenticator 库。 环境准备 在开始之前，需要确保安装了 streamlit 和 bcrypt 库，用于处理用户界面和密码加密。 pip install streamlit bcrypt 2. 二、使用 Streamlit-Authenticator 实现登录注册 Streamlit-Authenticator 是一个专门用于 Streamlit 应用的用户认证库，它能够帮助我们快速构建基于哈希加密和 安装 Streamlit-Authenticator 首先，安装 streamlit-authenticator 库： pip install streamlit-authenticator 2. 使用 Streamlit-Authenticator 实现认证 以下是使用 streamlit-authenticator 库实现用户登录的代码示例： import streamlit as st import
1.4K10编辑于 2024-10-12 - 来自专栏前端数据可视化
Streamlit 光速搭建你的主页
Streamlit 说可以。 Streamlit 官方介绍：能在几分钟内把 Python 脚本变成可分享的网站。只需使用纯 Python ，无需前端经验。 有 python 环境后，使用下面这条命令就可以安装 streamlit。 pip install streamlit 安装 streamlit 成功后可以使用下面这条命令看看能不能运行起来。 streamlit hello 然后在浏览器打开 http://192.168.31.83:8502，能看到这个界面证明 streamlit 真的装好了。 streamlit run xxx.py 比如我这里创建一个 streamlit-demo1 的文件夹，表示这个项目叫 streamlit-demo1。然后再创建一个 page1.py 文件。 在使用 streamlit 之前需要先引入它。 import streamlit as st 之后才能调用 streamlit 提供的方法。
92010编辑于 2024-03-19 - 来自专栏dandelion1990的专栏
开发一个 Streamlit 录音组件
组件项目结构可以参考模板库官方模板库：component-templatevue：streamlit-component-template-vuevue+vite：Streamlit Component Vue Vite Template在封装过程中，我们需要做以下几点改动：给组件加上 streamlit 相关依赖将录音数据的 Blob 转换为 base64 编码，以便传回 Python 函数。 修改组件的样式和属性，以适应 Streamlit 的使用场景。 } from "streamlit-component-lib"import { useStreamlit } from ". 打包和发布的过程涉及到一些配置和命令，具体步骤可以参考 Streamlit 官方文档（Streamlit Document - Publish a Component）和 Python 打包用户指南（Python
51510编辑于 2024-03-27 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用Streamlit创建AutoGen用户界面
但是AutoGen是用命令行模式进行交互的，这对我们的输入来说非常不方便，所以这次我们来对其进行改造，使用Streamlit创建一个web界面，这样可以让我们更好的与其交互。 这里需要注意的是： 明确要求不要运行代码或将文件存储在本地，因为这是Streamlit限制—而不是AutoGen限制。 as st import asyncio from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent streamlit用于创建UI。 AutoGen和Streamlit的结合为实现我们的需求提供了一个强大且对开发人员友好的途径。 本文完整代码： https://github.com/fenago/autogen-streamlit 作者：Dr. Ernesto Lee
1.4K40编辑于 2023-11-09 - 来自专栏Python基础、进阶与实战
使用streamlit快速创建网站应用
简介 streamlit是一个Python库，可以只用Python（无需前端）创建一个网页应用。只要几行代码就可以为我们的应用创建一个界面，很适合做一些演示，比如展示数据、演示模型等。 streamlit在几分钟内将数据脚本转变为Web 应用程序。仅需Python，无需前端经验。 --https://streamlit.io/ 下面是用streamlit实现图片分类、目标检测的例子，效果如下： 代码 为了使用streamlit，需要用pip安装： pip install streamlit （如果有公网ip就可以让所有人访问） 目标检测 目标检测的实现类似，内容差不多只是目标检测看起来复杂一点，但是streamlit的部分是差不多的。 官网：https://streamlit.io/
1.5K60编辑于 2023-09-02 - 来自专栏月小水长
Streamlit 自定义跑马灯组件
近来需要在 streamlit 项目实现跑马灯效果，但是没有现成组件。于是自定义实现了这个组件，并且发布到了 pypi 。 pypi 地址：https://pypi.org/project/streamlit-marquee/github 源码地址：https://github.com/inspurer/streamlit-marquee in your pc}}or just download the source-code.then, there are two demos below.demo 1 (recommend)from streamlit \_marquee import streamlit\_marqueestreamlit\_marquee(\*\*{ # the marquee container background color \_marquee import streamlit\_marqueestreamlit\_marquee(content='here is custom marquee component~')how
35630编辑于 2023-11-17 基于yolov10+streamlit目标检测演示系统设计
YOLOv10结合Streamlit构建的目标检测系统，不仅极大地增强了实时目标识别的能力，还通过其直观的用户界面实现了对图片、视频乃至摄像头输入的无缝支持。 用户无需深入了解复杂的后端处理流程，仅通过Streamlit构建的简洁网页界面，即可轻松上传本地图片或选择视频文件进行推理分析。 Streamlit的实时反馈机制确保了用户能够即时看到检测结果，增强了系统的互动性和实用性。 总之，YOLOv10+Streamlit的目标检测系统以其全面的输入支持、高效的检测性能以及友好的用户界面，成为了目标检测领域的一个亮点。 ==1.29.0 【界面】 【运行步骤】 按照官方yolov10教程安装好环境后 streamlit run main.py 【视频演示】 基于yolov10+streamlit目标检测演示系统设计_
17610编辑于 2025-07-21- 来自专栏DeepHub IMBA
Streamlit 入门教程：构建一个Dashboard
以下是 Streamlit 的一些主要特点和优势： 简单易用： Streamlit 的设计使得用户能够在几行代码内创建交互式应用程序。 丰富的可视化元素： Streamlit 支持各种可视化元素，如图表、图像、文本、表格等，使用户能够展示和呈现数据。 无论是为了创建数据展示、可视化、模型演示还是进行原型开发，Streamlit 都是一个非常有用的工具。所以本文我们将通过创建一个简单的Dashboard作为Streamlit 入门。 通过上面的例子可以看到，使用 Streamlit 构建应用程序不需要具备深入的前端开发知识，因为Streamlit 的设计目标之一就是让数据科学家、分析师和其他非前端开发人员能够轻松地创建交互式应用程序 Streamlit 的开发方式与一般的 Python 编程相似，只需使用一些简单的 Streamlit 函数和命令来配置和控制应用程序的外观和行为。
1.5K10编辑于 2023-08-30 - 来自专栏dandelion1990的专栏
用 Streamlit 做几个网页快捷小工具
现在有了 Streamlit ，可以快速制作出对应功能的网页应用。 例如以下的一些例子 安装： pip install streamlit Streamlit 脚本是一个从上到下执行的命令流，页面中控件值的改变会使得脚本重新执行 运行 streamlit 脚本： streamlit st.markdown：展示 Markdown 格式的文本，可以用展示标题等 st.text_area：输入文本框 一个文本框用于输入原始 JSON 数据，一个文本框展示格式化后的 JSON import streamlit 密码配置放到 ${PWD}/.streamlit/secrets.toml 中 password = "your_password" 配置文件 配置放到 ${PWD}/.streamlit/config.toml COPY secrets.toml .streamlit/ COPY config.toml .streamlit/ EXPOSE 8501 ENTRYPOINT ["streamlit", "run
77110编辑于 2024-03-19 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Python 应用开发：Streamlit 布局篇（容器布局）
您可以使用 with 符号向列中插入任何元素： import streamlit as st //设定3列 col1, col2, col3 = st.columns(3) //设定不同的列标题和展示的内容 ("An owl") st.image("https://static.streamlit.io/examples/owl.jpg") 或者，你也可以直接调用返回对象的方法： import streamlit 调用对话框函数时，Streamlit 会在应用程序中插入一个模式对话框。在对话框函数中调用的 Streamlit 元素命令会在模式对话框中呈现。 对话框函数在调用时可以接受参数。 当用户与对话框函数内创建的输入部件交互时，Streamlit 只重新运行对话框函数，而不是整个脚本。 不支持在对话框函数中调用 st.sidebar。 对话框代码可以与会话状态、导入模块以及在对话框外创建的其他 Streamlit 元素交互。请注意，这些交互会在多个对话框重新运行时叠加。您需要负责处理该行为的任何副作用。
2.8K10编辑于 2024-05-31 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用Streamlit和OpenAI API构建视频摘要
本文提供了使用Streamlit和OpenAI创建的视频摘要应用程序的概述。该程序为视频的每个片段创建简洁的摘要，并总结视频的完整内容。 要运行应用程序，需要安装以下依赖项: Python(3.7或更高版本) Streamlit OpenAI API密钥 llama_index youtube_transcript_api html2image llama_index import StorageContext, load_index_from_storage from llama_index import VectorStoreIndex import streamlit JSONFormatter import json import datetime from html2image import Html2Image 处理用户输入和YouTube视频检索 以下代码是Streamlit This Video\", the article is: " + section_response response = query_engine.query(prompt) 显示结果 最后，我们使用streamlit
54320编辑于 2023-08-30 - 来自专栏renhailab数据分析
Prettymaps&streamlit：秒出好看的地图海报
使用 osmnx, matplotlib, shapely 和 vsketch 包创建 在线体验 访问https://prettymapp.streamlit.app/可以在线体验，可以保存结果。 此网站是由chrieke根据prettymaps和streamlit库所创建的Web版本，此webui仓库链接为：https://github.com/chrieke/prettymapp prettymapp
25210编辑于 2023-11-24
腾讯云开发者
