Streamlit 最佳应用项目教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/best-of-streamlit 1. 项目介绍
best-of-streamlit 是一个由社区维护的 Streamlit 应用精选列表，旨在展示 Streamlit 在不同领域的应用。该项目包含了 100 个 Streamlit 应用，涵盖了 9 个类别，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、音频处理、科学和技术、商业和经济等。每个应用都根据其在 GitHub 上的星标数量进行排名，总星标数超过 17,000。
2. 项目快速启动
要开始使用 best-of-streamlit 项目，首先需要克隆项目仓库并安装必要的依赖。以下是快速启动步骤：
2.1 克隆项目仓库
git clone https://github.com/jrieke/best-of-streamlit.git
cd best-of-streamlit
2.2 安装依赖
确保你已经安装了 Python 和 pip。然后运行以下命令安装项目依赖：
pip install -r requirements.txt
2.3 运行示例应用
选择一个你感兴趣的应用，例如 General Machine Learning 类别下的 Traingenerator 应用。进入该应用的目录并运行 Streamlit 应用：
cd projects/general-machine-learning/Traingenerator
streamlit run app.py
3. 应用案例和最佳实践
3.1 机器学习应用
- Traingenerator: 一个用于生成机器学习代码模板的 Web 应用。
- FastAPI Model Serving: 使用 Streamlit 和 FastAPI 部署 PyTorch 模型的简单示例。
3.2 自然语言处理应用
- 🤗 Datasets Viewer: 一个用于查看和使用 Hugging Face 数据集的 Streamlit 应用。
- Intent Example Finder: 一个用于为 Rasa NLU 模型生成训练数据的 Crowd-sourced 应用。
3.3 计算机视觉应用
- Taming Transformers: 一个用于高分辨率图像合成的 Streamlit 应用。
- MQTT Camera Streamer: 一个通过 MQTT 流式传输图像并使用 Streamlit 查看的应用。
4. 典型生态项目
4.1 Streamlit 官方项目
- Streamlit Core: Streamlit 的核心库，提供了创建交互式 Web 应用的基础功能。
- Streamlit Components: Streamlit 的组件库，允许开发者创建自定义的 Streamlit 组件。
4.2 社区项目
- Streamlit Gallery: 一个展示 Streamlit 应用的社区项目，类似于
best-of-streamlit。 - Streamlit Components Gallery: 一个展示 Streamlit 组件的社区项目，帮助开发者发现和使用自定义组件。
通过以上步骤，你可以快速启动并探索 best-of-streamlit 项目，了解 Streamlit 在不同领域的应用和最佳实践。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
