auto streamlit studio

AutoStreamlit สตูดิโอ

การแนะนำ

ยินดีต้อนรับสู่ AutoStreamlit Studio ผู้ช่วยอัจฉริยะของคุณที่ออกแบบมาเพื่อสร้าง แอปพลิเคชัน Streamlit ได้อย่างง่ายดาย ด้วย AutoStreamlit Studio เพียงแจ้งความต้องการของคุณผ่านข้อความแจ้ง แล้วเครื่องมือจะจัดการส่วนที่เหลือ โดยจะสร้าง ปรับแต่ง และรันแอป Streamlit ที่ปรับให้เหมาะกับข้อกำหนดของคุณโดยอัตโนมัติ ไม่ว่าคุณจะต้องการการแสดงข้อมูลเป็นภาพ แดชบอร์ดแบบโต้ตอบ หรือฟังก์ชัน Streamlit อื่นๆ AutoStreamlit Studio จะทำให้กระบวนการง่ายขึ้น โดยเปลี่ยนไอเดียของคุณให้เป็นแอปที่ใช้งานได้ในเวลาไม่นาน เครื่องมือที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้ออกแบบมาเพื่อประหยัดเวลาและเพิ่มผลผลิตสำหรับทั้งนักพัฒนาและผู้ที่ไม่ใช่นักพัฒนา

คุณสมบัติ

• การสร้างแอปอัตโนมัติ : ระบุความต้องการของคุณ แล้ว AutoStreamlit Studio จะสร้างแอป Streamlit ที่สมบูรณ์สำหรับคุณ
• เทมเพลตที่ปรับแต่งได้ : เลือกจากเทมเพลตที่หลากหลายเพื่อเริ่มต้นการพัฒนาแอปของคุณ
• วิดเจ็ตแบบโต้ตอบ : เพิ่มองค์ประกอบเชิงโต้ตอบ เช่น แผนภูมิ ตาราง และแบบฟอร์มได้อย่างง่ายดาย
• คำสั่งเสียง : ใช้คำสั่งเสียงเพื่อโต้ตอบกับเครื่องมือและสร้างแอป (เฉพาะผู้ให้บริการ OpenAI เท่านั้น)
• ตัวแก้ไขโค้ด : แก้ไขโค้ดที่สร้างขึ้นโดยตรงภายในแอปเพื่อการปรับแต่งเพิ่มเติม
• การควบคุมเวอร์ชัน : จัดการเวอร์ชันต่างๆ ของแอปของคุณเพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงและการปรับปรุง
• การทำงานของไฟล์ : ดาวน์โหลด อัปโหลด และเรียกใช้ไฟล์แอป Streamlit ได้อย่างง่ายดาย
• การจัดการโทเค็น API : จัดการโทเค็น API ของคุณอย่างปลอดภัยสำหรับผู้ให้บริการ OpenAI และ การจำลอง
• การจัดการข้อผิดพลาดและการแก้ไข : จัดการข้อผิดพลาดของโค้ดโดยอัตโนมัติและเสนอแนวทางแก้ไข
• การจัดการเซสชัน : จัดการการหมดอายุของเซสชันโดยอัตโนมัติและรักษาประวัติการแชทและสถานะรหัส

สำคัญ

แอปนี้ไม่ พร้อมสำหรับการใช้งานจริง เนื่องจากเรียกใช้โค้ดตามอินพุตของผู้ใช้ ซึ่งอาจเป็นอันตรายต่อระบบของคุณได้หากมีการเรียกใช้โค้ดที่ไม่ถูกต้อง ขอแนะนำอย่างยิ่งสำหรับการใช้งาน ภายในเครื่อง เท่านั้นหรือใช้งานใน สภาพแวดล้อมที่แยกจากกัน

วิธีใช้

1. เลือกผู้ให้บริการและป้อนคีย์ API : เลือกผู้ให้บริการของคุณ ( OpenAI หรือ Replicate ) และป้อนคีย์ API เพื่อปลดล็อกฟังก์ชันการทำงานของแอป
2. ป้อนข้อกำหนดของคุณ : ใช้ช่องป้อนข้อมูลแชทเพื่อระบุข้อกำหนดของแอปของคุณ
3. สร้างสคริปต์ : AutoStreamlit Studio จะสร้างสคริปต์ Streamlit ตามอินพุตของคุณ
4. ดูการสนทนาที่ผ่านมา : ตรวจสอบประวัติการแชทในส่วนขยาย
5. ใช้เทมเพลตที่กำหนดไว้ล่วงหน้า : เลือกจากเทมเพลตที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อสร้างแอปอย่างรวดเร็ว
6. แก้ไขและเรียกใช้ : แก้ไขสคริปต์ที่สร้างขึ้นผ่านการแชทหรือโดยตรงในโหมดนักพัฒนาซอฟต์แวร์ จากนั้นเรียกใช้สคริปต์
7. บันทึก โหลด หรือรีเซ็ตเวอร์ชัน : ใช้การควบคุมเวอร์ชันเพื่อจัดการเวอร์ชันต่างๆ ของแอปของคุณ
8. ล้างประวัติการแชท : ใช้ปุ่ม 'ล้างประวัติการแชท' เพื่อลบการแชทก่อนหน้า
9. ลบไฟล์แอป : ใช้ปุ่ม 'ลบไฟล์แอป' เพื่อลบแอปปัจจุบัน
10. ดาวน์โหลดสคริปต์ : ดาวน์โหลดสคริปต์ที่สร้างขึ้นเป็นไฟล์ . .py
11. จัดการข้อผิดพลาด : แอประบุข้อผิดพลาดในโค้ดที่สร้างขึ้นและมีตัวเลือกในการแก้ไข

UI แถบด้านข้าง

แถบด้านข้างของ AutoStreamlit Studio มีฟังก์ชันต่างๆ มากมายเพื่อจัดการกระบวนการพัฒนาแอปของคุณ:

• เกี่ยวกับ AutoStreamlit Studio : เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือและความสามารถของเครื่องมือ
• วิธีใช้ : คำแนะนำโดยละเอียดเกี่ยวกับวิธีการโต้ตอบกับเครื่องมือ
• การจัดการโทเค็น API : จัดการโทเค็น API ของคุณอย่างปลอดภัยสำหรับผู้ให้บริการ OpenAI และการจำลอง
• ประวัติการแชท : ดูประวัติการโต้ตอบของคุณกับผู้ช่วย
• การเลือกเทมเพลต : เลือกจากเทมเพลตที่กำหนดไว้ล่วงหน้าที่หลากหลายเพื่อเริ่มแอปของคุณ
• การควบคุมเวอร์ชัน : จัดการเวอร์ชันต่างๆ ของแอปของคุณเพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลง
• ตัวแก้ไขโค้ด : แก้ไขโค้ดที่สร้างขึ้นโดยตรงภายในแอป

วิดีโอสอน

เรียกใช้แอปในเครื่อง

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• Python 3.9 หรือใหม่กว่า
• สภาพแวดล้อมเสมือนจริง (แนะนำ)

ขั้นตอนการติดตั้ง

1. โคลนพื้นที่เก็บข้อมูล :

   git clone < repository-url >
   cd auto-streamlit-studio

2. สร้างและเปิดใช้งานสภาพแวดล้อมเสมือน :

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # On Windows use `.venvScriptsactivate`

3. ติดตั้งการพึ่งพา :

   pip install --upgrade pip
   pip install -r requirements.txt

4. เรียกใช้แอป Streamlit :

   streamlit run app.py

5. เข้าถึงแอป : เปิดเว็บเบราว์เซอร์ของคุณแล้วไปที่ http://localhost:8501

ใช้งานแอพด้วย Docker

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• นักเทียบท่า

ขั้นตอนการสร้างและดำเนินการ

1. โคลนพื้นที่เก็บข้อมูล :

   git clone < repository-url >
   cd auto-streamlit-studio

2. สร้างอิมเมจนักเทียบท่า :

   docker build -t autostreamlit-studio .

3. เรียกใช้คอนเทนเนอร์นักเทียบท่า :

   docker run -p 8501:8501 autostreamlit-studio

4. เข้าถึงแอป : เปิดเว็บเบราว์เซอร์ของคุณแล้วไปที่ http://localhost:8501

เริ่มต้นใช้งาน

หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน AutoStreamlit Studio ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

1. ตั้งค่าสภาพแวดล้อม : ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีโทเค็น API ที่จำเป็นสำหรับ OpenAI หรือการจำลอง
2. เรียกใช้แอป : รันสคริปต์หลักเพื่อเริ่ม AutoStreamlit Studio
3. โต้ตอบกับผู้ช่วย : ใช้อินพุตแชทเพื่อระบุข้อกำหนดของแอปและดูว่าแอปของคุณถูกสร้างขึ้นแบบเรียลไทม์
4. ปรับแต่งและขยาย : ใช้โปรแกรมแก้ไขโค้ดในตัวเพื่อทำการเปลี่ยนแปลงที่กำหนดเองในแอปของคุณ

แพ็คเกจที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับแอป Streamlit

AutoStreamlit Studio มาพร้อมกับชุดแพ็คเกจที่กำหนดไว้ล่วงหน้าซึ่งมักใช้สำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน Streamlit ที่ทรงพลังและโต้ตอบได้ แพ็คเกจเหล่านี้จำเป็นสำหรับการจัดการข้อมูล การสร้างภาพ การเรียนรู้ของเครื่อง และอื่นๆ นี่คือแพ็คเกจหลักบางส่วนที่รวมอยู่:

• numpy : แพ็คเกจพื้นฐานสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขใน Python ซึ่งให้การสนับสนุนอาร์เรย์ ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ และอื่นๆ
• pandas : ไลบรารีการจัดการข้อมูลอันทรงพลังสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้าง
• matplotlib : ไลบรารีการลงจุดสำหรับการสร้างการแสดงภาพข้อมูลแบบคงที่ ภาพเคลื่อนไหว และการโต้ตอบใน Python
• seaborn : ไลบรารีการแสดงภาพข้อมูลทางสถิติที่ใช้ matplotlib ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซระดับสูงสำหรับการวาดกราฟิกทางสถิติที่น่าสนใจและให้ข้อมูล
• scikit-learn : ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับ Python นำเสนอเครื่องมือที่เรียบง่ายและมีประสิทธิภาพสำหรับการขุดข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล
• plotly : ไลบรารีกราฟเชิงโต้ตอบที่ทำให้ง่ายต่อการสร้างพล็อตที่ซับซ้อนพร้อมการโต้ตอบสูง
• tensorflow : ไลบรารีโอเพ่นซอร์สสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก
• streamlit : ไลบรารีหลักที่ช่วยให้คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชันเว็บแบบโต้ตอบและสวยงามได้โดยตรงจากสคริปต์ Python
• altair : ไลบรารีการแสดงภาพทางสถิติที่ประกาศโดยใช้ Vega และ Vega-Lite ให้ไวยากรณ์ที่เรียบง่ายและใช้งานง่าย
• beautifulsoup4 : ไลบรารีสำหรับแยกวิเคราะห์เอกสาร HTML และ XML มีประโยชน์สำหรับการขูดเว็บ
• คำขอ : ไลบรารี HTTP ที่เรียบง่ายและสวยงามสำหรับการสร้างคำขอ API
• scipy : ห้องสมุดสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และเทคนิค เติมเต็ม numpy
• SQLAlchemy : ชุดเครื่องมือ SQL และไลบรารี Object-Relational Mapping (ORM) สำหรับ Python
• folium : ห้องสมุดสำหรับสร้างแผนที่เชิงโต้ตอบ

แพ็คเกจที่เลือกเหล่านี้ได้รับการติดตั้งไว้ล่วงหน้าเพื่อให้แน่ใจว่าคุณมีเครื่องมือที่จำเป็นทั้งหมดในการสร้างแอปพลิเคชัน Streamlit ที่หลากหลาย ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ ไปจนถึงการเรียนรู้ของเครื่องและการขูดเว็บ

สำหรับรายการการขึ้นต่อกันทั้งหมด โปรดดูที่ไฟล์ requirements.txt ที่รวมอยู่ในที่เก็บ

ด้วยการใช้ประโยชน์จากไลบรารีอันทรงพลังเหล่านี้ AutoStreamlit Studio ช่วยให้คุณสามารถพัฒนาแอปพลิเคชัน Streamlit ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพซึ่งปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของคุณ

วิธีการเปิดประเด็น

ส่งปัญหา: พบข้อบกพร่องหรือมีแนวคิดเกี่ยวกับคุณลักษณะหรือไม่ แจ้งให้เราทราบผ่านหน้าปัญหาของเรา

วิธีการมีส่วนร่วม

ยินดีบริจาค! หากคุณต้องการสนับสนุน AutoStreamlit Studio โปรดทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

1. แยกพื้นที่เก็บข้อมูล : คลิกที่ปุ่ม 'แยก' ที่ด้านบนขวาของหน้าพื้นที่เก็บข้อมูลเพื่อสร้างสำเนาของพื้นที่เก็บข้อมูลในบัญชี GitHub ของคุณ
2. โคลนพื้นที่เก็บข้อมูล : โคลนพื้นที่เก็บข้อมูลที่แยกของคุณไปยังเครื่องของคุณ

   git clone < your-forked-repo-url >
   cd auto-streamlit-studio

3. สร้างสาขา : สร้างสาขาใหม่สำหรับคุณสมบัติหรือการแก้ไขข้อบกพร่องของคุณ

   git checkout -b feature-or-bugfix-name

4. ทำการเปลี่ยนแปลง : ทำการเปลี่ยนแปลงกับโค้ดเบส
5. ยอมรับการเปลี่ยนแปลง : ยอมรับการเปลี่ยนแปลงของคุณด้วยข้อความยืนยันที่อธิบาย

   git add .
   git commit -m " Description of the feature or bug fix "

6. พุชการเปลี่ยนแปลง : พุชการเปลี่ยนแปลงของคุณไปยังที่เก็บแบบแยกของคุณ

   git push origin feature-or-bugfix-name

7. สร้างคำขอดึง : ไปที่พื้นที่เก็บข้อมูลดั้งเดิมบน GitHub และสร้างคำขอดึงจากพื้นที่เก็บข้อมูลที่แยกส่วนของคุณ ระบุคำอธิบายที่ชัดเจนของการเปลี่ยนแปลงและหมายเลขปัญหาที่เกี่ยวข้อง

ขอบคุณสำหรับการมีส่วนร่วม!

บทสรุป

AutoStreamlit Studio ได้รับการออกแบบมาเพื่อปฏิวัติวิธีการสร้างแอปพลิเคชัน Streamlit ด้วยผู้ช่วยอัจฉริยะ เทมเพลตที่ปรับแต่งได้ และคุณสมบัติเชิงโต้ตอบ คุณสามารถเปลี่ยนแนวคิดของคุณให้เป็นแอปที่ใช้งานได้อย่างรวดเร็ว ประหยัดเวลาและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนาที่ต้องการปรับปรุงขั้นตอนการทำงานของคุณหรือไม่ใช่นักพัฒนาที่ต้องการสร้างแอปที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ AutoStreamlit Studio คือโซลูชันที่เหมาะกับคุณ