Déployer une application Web créée avec Streamlit sur Heroku
Puisque j'ai pu créer une page Web qui traite facilement les images en utilisant Streamlit et Heroku, je vais laisser l'introduction.
Application faite
Opération de démonstration
Journal de travail: Créez une application de traitement d'image avec streamlit. :: Le blog technique de tomowarkar - 3 pas en avant et 2 pas en bas
Exécutez localement
pip install streamlit
streamlit run https://github.com/tomowarkar/stapp/blob/master/app.py
- Certaines fonctions telles que la détection de visage ne peuvent pas être utilisées.
Qu'est-ce que Streamlit
Streamlit — The fastest way to build custom ML tools
Le framework d'applications open source de Streamlit est le moyen le plus simple pour les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique de créer de belles applications hautes performances en quelques heures. Tout en pur Python. Tout est gratuit. Streamlit - Le moyen le plus rapide de créer des outils de ML personnalisés (traduction en japonais de Google)
Le but de cet article
--Déployez une application Web créée avec Streamlit sur Heroku.
supposition
- Compte Heroku et Heroku CLI doivent être préparés.
- La bibliothèque est gérée en utilisant
pipennv, mais bien sûr, vous pouvez utiliserrequirements.txt.
Créer un espace de travail, installer streamlit
$ mkdir stapp
$ cd stapp
$ pipenv install --python 3
$ pipenv install streamlit
Lors de l'utilisation de requirements.txt
$ mkdir stapp
$ cd stapp
$ pip insatll streamlit
$ echo streamlit==0.60.0 >requirements.txt
Création d'applications
$ touch app.py
app.py
import streamlit as st
st.title("Hello Streamlit!!")
st.subheader("This is calculator.")
a = st.slider("a: ", 0, 10, 5, 1)
b = st.slider("b: ", 0, 10, 5, 1)
st.write(f"{a} x {b} = {a*b}")
C'est tout
Paramètres de Heroku [^ 1]
$ echo "web: streamlit run --server.enableCORS false --server.port \$PORT app.py" >Procfile
Initialisation du référentiel Git
$ git init
$ git add .
$ git commit -m "first commit"
Créer une application Heroku
$ heroku create
$ git push heroku master
$ heroku open
Le site Web a-t-il été affiché en toute sécurité?
Next step
Tutorial: Create a data explorer app — Streamlit 0.61.0 documentation
Le tutoriel officiel de Streamlit est juste et intéressant!
en conclusion
Qu'as-tu pensé. Vous pouvez publier votre application Web en moins de 10 minutes au plus tôt.
Streamlit n'est pas très personnalisable, mais vous pouvez facilement créer une table créée avec DataFrame de pandas, un graphique tracé avec matplotlib, le résultat du traitement d'image avec ʻOpenCV`, etc. dans une application Web en quelques lignes. Vous pouvez le laisser tomber.
C'est très bien qu'il puisse être complété avec juste python et que vous puissiez facilement sortir les livrables.
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