Streamlit × GKE で構築する社内向けツール - enechain Tech Blog
この記事はenechain Advent Calendar 2024の10日目の記事です。 はじめに enechain データサイエンスデスク エンジニアの藤村です。 我々データサイエンスデスクは、電力や燃料に関するデータ分析や予測モデルの構築などの他に、enechainの様々なビジネスをサポートする社内向けツールの開発・運用も行っています。機械学習や数理最適化を活用したアプローチを中心に、最近ではLLMの活用にも取り組んでいます。 本稿では、この取り組みでStreamlitアプリケーションをGKEでホストするに至った経緯や、その運用について紹介します。 なぜ Streamlit なのか 社内の業務を支援するツールを構築する際、常に課題となるのが「人間の判断をどのように介在させるか」という点です。ドメインやアルゴリズムの性質上、自動化が難しい部分も多く、人間の判断を介在させる必要のある場面
Jupyterで計算・分析した何かをアプリっぽくプレゼンするまで - 33分4秒ではじめるStreamlit「雑」入門 - Lean Baseball
サムネイルで出してる内容がそのままこのエントリーのテーマです. Pythonアドベントカレンダー2020の9日目です. JX通信社のシニアエンジニアで, 趣味で野球*1とヘルスケア*2なデータを分析してるマンの@shinyorkeと申します. ちょっとしたデータサイエンスでもガチのR&Dでも何でもいいのですが, プレゼンするためのスライド作るとか, デモのアプリを作るのって相当ダルくないっすか? いやまあ大事な仕事なので不可避かつちゃんとやろうぜっていうのは事実*3なのですが, 手を抜くところは手を抜くべきだなというのが持論としてありますし, 「怠惰・傲慢・短気」というプログラマーの三大美徳からするとプレゼンの準備は最も「怠惰」であるべきとまで僕は思っています. そんな中, 今年はStreamlitという, 「データを見せるアプリを雑に作ろうぜ」っていうライブラリがめっちゃ流行りました（っ
日本語正式サポートされた自然言語処理ライブラリspaCyのStreamlit可視化が超お手軽だった - OPTiM TECH BLOG
R&D チームの徳田（@dakuton）です。 最近、spaCyの日本語版モデルが正式サポートされたのでいろいろ触ってみたところ、解析結果ビジュアライズを全部まとめるStreamlitアプリも同じ月に提供されていることがわかったので、今回はそちらを紹介します。 なお、ビジュアライズ機能の一部(係り受け解析)は1年前の記事「その他」で紹介しています。 tech-blog.optim.co.jp 実行手順 spaCyのUniverseプロジェクトであるspacy-streamlitをインストールします。 pip install spacy-streamlit 起動用スクリプト(streamlit_app.py) import os import pkg_resources, imp import spacy_streamlit models = ["ja_core_news_lg", "ja_
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Streamlitで結合テスト工数の削減に成功した話
Scrapyとscikit-learn、Streamlitで作るかんたん機械学習アプリケーション / Making ML App with Scrapy, scikit-learn, and Streamlit
