【Streamlit検証】重い処理を含む際のキビキビした動作の実現（st.fragment） - Qiita
はじめに Streamlit は UI 操作の度にコードの再実行が走ることを特徴としています。これによりセッション状態の管理などが大幅に軽減されるのですが、重い処理がある場合に UX の低下を招きかねません。 実際私も下図のように、重い処理を含む際のセレクトボックス操作でよく重たい印象を与える処理を記述してしまいがちです。 上図の Playground そこで Streamlit は、キャッシュやセッション状態管理、フォーム、特定の関数のみの再実行など多様な機能を提供しています。 というわけで個人的に長年の悩みだったので、いくつかのパターンで検証してみます。 結論 個人的には比較的新しい機能であり特定の関数のみ再実行できる st.fragment が実装も簡単で、理解もしやすかったです。 上図の Playground 検証 検証コード（ベース）😑 それでは最初に示した重い実装からみていき
Streamlitの後継者を求めて - Qiita
はじめに ご無沙汰しております。 最近、猫ミームを見るのハマってしまって時間を確保できておりませんでした。 先日、株式会社サイカ様で開催されたJulia Tokyoに参加してきましたが、大学の教授や著者の方、学生や業務にJuliaを使用している方と出会え、いろいろな話をさせていただき大変有意義な時間を過ごすことができました。外国人の方とも知り合えて、家が近いので今度飲みに行く約束をしました（メールが来た。）。 さて、Julia Tokyoを終えてプログラミングのモチベが非常に高い今、Juliaの勉強をするぞ！！！と言いたいところですが、業務でStreamlitアプリを作成したので、今回はStreamlitに関する記事を書きたいと思います。 Streamlitに対して思うこと 皆さんはStreamlit使っていますか？ 私はDjangoやFastAPIに挫折したため、Streamlit信者に
Streamlitの後継者を求めて② - Qiita
はじめに お世話になっております。 猫ミームを見すぎて、X(旧Twitter)もYoutubeも猫ミームだらけになってしまい危機感を感じています。 さて、前回書いた記事をもとにReflex、Solara、Taipyを使用して、Webアプリケーションを弄っていましたが、まったく理解できずに 僕「Streamlitしか勝たん。」 と心の中に住んでいるギャルがつぶやいていたところ、コメントでStreamsyncというフレームワークがあることを教えていただきました。 Streamlitのパチモンか？と気になりながら、調べてみるとJuliaのGenieBuilderのようにGUIなどのコンポーネントをビジュアライゼーションで組み立てることができるとのこと。 気になったらやってみる精神のため、とりあえず触ってみたので、簡単にまとめたいと思います。 前回記事↓ Streamsyncとは フロントエンドは
ローカル環境のStreamlitにAmazon Cognitoで認証をかける - Qiita
みなさま、Bedrockしてますか？ Streamlitを使ったBedrockのデモアプリが出来上がったら、いろんな人に使ってもらいたいですよね。 AWS上で構築する場合は、CognitoとALBを組み合わせると簡単にログイン機能が実現できます。 ただ、デモとして作ったものをちょっと動かすために、EC2を構築するのは少し面倒ですし、インターネット公開は抵抗があるかもしれません。 EC2を起動するほどではないのでローカル環境で動作させたい 利用者を限定したいので認証機能はほしい こんな要件を満たせないか調査したところ、良い方法が見つかりましたのでご紹介します。 アーキテクチャ Oauth2 ProxyとAmazon Cognitoを使います。 Oauth2 Proxyは認証機能を提供するリバースプロキシサーバーです。未ログイン状態でアクセスするとログイン画面に遷移させ、ログイン状態では、バッ
Streamlit 入門｜npaka
「Streamlit」の使いはじめ方をまとめました。 1. Streamlit「Streamlit」は、機械学習およびデータサイエンスのためのWebアプリケーションフレームを簡単に作成して共有できるPythonライブラリです。 2. HelloWorldの作成HelloWorldの作成手順は、次のとおりです。 (1) Pythonの仮想環境の準備。 (2) パッケージのインストール。 $ pip install streamlit(3) helloworld.pyの作成。 ・helloworld.py import streamlit as st st.text("Hello World!")(4) helloworld.pyの実行。 $ streamlit run helloworld.pyブラウザが自動的に開いて、Webアプリケーションが表示されます。 3. 風船を飛ばすボタンの作成あ
[streamlit]Pythonで機械学習アプリを作ってみよう.vol01
はじめに 本格的な機械学習作業の前におおよその状態を掴んでおきたい時であったり、Pythonが分からない方とコミュニケーションを取りながら作業を進めたいケースではWEBアプリの活用が役に立ちます。 Pythonを用いてアプリ作成する方法はいくつかありますが、中でもstreamlitというライブラリはHTML、CSS、PHP、Javascriptの記述を必要としないという特徴から、多くのデータサイエンティストにとって比較的扱いやすいと言えるでしょう。 この記事では、streamlitに関するPythonコードの記述とその挙動を確かめながら簡単な機械学習アプリを実装してみます。 完成イメージ csvファイルで読み込んだデータセットから特徴量を選んで散布図を描画します 説明変数、目的変数を選択して重回帰分析またはロジスティック回帰分析にてモデリングを行います 対象となる方 機械学習アプリの作成と
![[streamlit]Pythonで機械学習アプリを作ってみよう.vol01](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/494e9204e72fcabca2d536652597b5bb36871eb0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--mhW0xTeX--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255Bstreamlit%25255DPython%2525E3%252581%2525A7%2525E6%2525A9%25259F%2525E6%2525A2%2525B0%2525E5%2525AD%2525A6%2525E7%2525BF%252592%2525E3%252582%2525A2%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AA%2525E3%252582%252592%2525E4%2525BD%25259C%2525E3%252581%2525A3%2525E3%252581%2525A6%2525E3%252581%2525BF%2525E3%252582%252588%2525E3%252581%252586.vol01%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3A%2525E3%252581%2525BE%2525E3%252581%2525A3%2525E3%252581%2525A4%2525E3%252582%252593%252540%2525E3%252583%252587%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525BF%2525E3%252582%2525B5%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252582%2525A8%2525E3%252583%2525B3%2525E3%252582%2525B9%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EtL0FGZFp1Y3BZVmNnRWpEa3pWQUVqUVB5V0lCRENjRWxfbnFjV1JWSzktZ3hwPXM5Ni1j%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
ブラウザで動くリアルタイム画像/音声処理アプリをStreamlitでサクッと作る
Overview 画像/音声処理をリアルタイムで行う、Webブラウザから利用できるアプリをStreamlitで作る方法を解説します。 StreamlitのおかげでPythonだけでwebアプリが作れます。さらに、一番簡単な例なら10行程度のPythonコードで、webカメラを入力にしてブラウザから利用できるリアルタイム画像処理アプリケーションになります。 Webベースなのでクラウドにデプロイでき、ユーザに簡単に共有して使ってもらえ、UIもイマドキで綺麗です。 人物・物体検知、スタイル変換、画像フィルタ、文字起こし、ビデオチャット、その他様々な画像・音声処理の実装アイディアをデモ・プロトタイピングするのになかなかハマる技術スタックではないでしょうか。 Webブラウザから利用できる物体検知デモの例。実行中に閾値をスライダーで変えられる。オンラインデモ🎈 同様にスタイル変換デモの例。実行中にモ
Streamlitの使い方の細かいところ
この記事は BrainPad Advent Calendar 2021 9日目の記事です。2020年頃より、機械学習エンジニアやデータサイエンティストが Python でお手軽にウェブアプリを構築できる Streamlit が流行っていて、最近では業務で使っている人も多いのではないかと思います。Streamlit は、その設計思想から、シンプルな可視化であればほとんど困ることはありませんが、ちょっと手のこんだことをしようとすると、「あれ、どうしたらいいんだっけ？」と思うことがちょくちょくあります。この記事では、そういった時にどうしたらよいか、というのをいくつか紹介したいと思います。 アップロードしたファイルを保存する Streamlit には、ファイルのアップロード機能が実装されていて、簡単に手元のデータをサーバーにアップロードできます。アップロードしたファイルはメモリ上に配置され、ディス
Hosting your Models and Datasets on Hugging Face Spaces using Streamlit
Showcase your Datasets and Models using Streamlit on Hugging Face Spaces Streamlit allows you to visualize datasets and build demos of Machine Learning models in a neat way. In this blog post we will walk you through hosting models and datasets and serving your Streamlit applications in Hugging Face Spaces. Building demos for your models You can load any Hugging Face model and build cool UIs using
streamlitで別ページ（タブ）にデータを持ち越す - Qiita
1.最初に データ分析結果をすばやくwebappとして可視化できるstreamlit。 色々公式サイトにサンプルがあるので楽しい。最近見たのはhuggingfaceが公開済のDatasetを見るのに使っていたもの。 streamlitをとても便利に使わせてもらっているが、下のページのようにラジオボタンなどで別のページ（タブ）に移動すると、変数やdataframeがすべて消えてしまう。 「入力データ」ページでデータをアップロードして「データ加工」ページへ行くとアップロードしてdataframeに入れたデータが参照できない。 データアップロードページ→データ加工ページ→データ可視化ページなど。 複数ページにまたがってデータを処理したい場合に困った。 １つのページ内で完結させようとすると、今のstreamlitの仕様上すごく縦に長くなってしまう。 2.まとめ 色々ネット上をさまよって、最後にse
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