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startlit

AI-Quellcode

startlit 0.0.4

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Startlit

Beispiel Workflow

Willkommen bei StartLit!

StartLit ist Ihr Gateway zum Erstellen von Stromlit -Apps problemlos. Es bringt einen einfachen, optimierten Weg, um Ihre stromleiten Projekte zu starten. Hier ist, was in der neuesten Veröffentlichung enthalten ist:

Merkmale:

Paketinstallation : Jetzt können Sie startlit von PYPI mit pip install startlit problemlos installieren.

? hello() - Nur ein willkommener Text.
? starter() - Eine sehr einfache Starter -App -Vorlage. Quick-Peek: https://startlitstarter.streamlit.app/
? multipage() - Eine App -Vorlage zum Erstellen von multipage -stromlitischen Apps. Quick-Peek: https://startlit-multipage.streamlit.app/
fragments() - Eine App, mit der Sie unabhängige Komponenten in der Streamlit -App ausführen können. Quick-Peek: https://startlit-fragments.streamlit.app/
chat() - Eine Dummy -Chatbot -App. Quick-Peek: https://startlit-chat.streamlit.app/
❄️ snowflake_demo_app("app_keyword","destination_directory") - Download Demos für Streamlit -Apps auf Snowflake. Quick-Peek: https://github.com/snowflake-labs/snowflake-demo-streamlit
list_streamlit_apps() - Liste, die streamlit -Apps ausgeführt werden.
? kill_streamlit_apps() - Kill Running Streamlit Apps.
help() - Help -Menü mit der Liste der verfügbaren Funktionen anzeigen.
? Benötigen Sie mehr Hilfe? Veröffentlichen Sie ein Problem unter https://github.com/ineelhere/startlit/issues

Installieren Sie das Paket von PYPI

 pip install startlit

Importieren Sie das Paket

 from startlit import *
hello ()

hello() leiten sollte Ihnen eine einfache Begrüßungsnachricht geben -

 Hello there  
Welcome to Startlit!

Laden Sie eine sehr einfache Starter -App herunter

 starter ()

Ausgabe -

 ? Starter app downloaded!?
? Look for 'app.py' and 'requirements.txt' file in your working directory ?
 Visit https://startlit-starter.streamlit.app/ for a quick look to the starter app

Wenn Sie in Ihrem lokalen/funktionierenden Verzeichnis nachschlagen, sollten Sie die 2 vorhandenen Dateien wie oben erwähnt finden.

 # just to check - files have been downloaded
! ls

Ausgabe -

 app.py	requirements.txt

 # just to check - app.py actually has streamlit code
! cat app.py

Ausgabe -

 import streamlit as st

# Display a title
st . title ( 'Hello, World! ?' )

# Add a description with an inline comment
st . write ( "This is my first app in Streamlit! " )  # Comment: Don't forget to smile

Andere Funktionen

 # get a list of available ftrs
help ()

# Download a starter app template
starter ()

# Download a multipage app template
multipage ()

# Download a fragment app template
fragments ()

# Download a dummy chatbot app template
chat ()

# List all active apps
list_streamlit_apps ()

# Kill a specific app by app_id
kill_streamlit_apps ( app_id )

Snowflake Demo Apps

Verwendung

 app_keyword = "chat_app"
destination_directory = "./folder"
snowflake_demo_app ( app_keyword , destination_directory )

Ausgabe

 Cloning from https://github.com/Snowflake-Labs/snowflake-demo-streamlit.git ?
Using the main branch ?
Target directory created: ./folder 
Fetched folder: Chat app using Snowflake Cortex ?
Fetched LICENSE file 
Fetched README.md file 
Demo app files fetched successfully to /content/folder ??
Please make sure to read the README.md  and LICENSE  files for important information.

In der folgenden Tabelle werden die App -Schlüsselwörter (im obigen Beispiel) und deren entsprechenden Ordnernamen im Repository aufgeführt:

Stichwort	Ordner Beschreibung
CHAT_APP	Chat -App mit Snowflake Cortex
E -Mail_generator	LLM -E -Mail -Generator
ci_demo	Kontinuierliche Integration - Summit -Demo
customer_engagement	Kundenbindungs -App
Lappen	Abrufer Augmented Generation (LAG)
external_access_chat_app	Externer Zugriff: Chat -App mit 3. Party LLM
github_insights	Github Popularity Insights
H3_Mapping	H3 Mapping und Timeseries Visualisierung
sql_optimizer	SQL Query Optimizer App mit Snowflake Cortex
Inventory_tracker	Inventar Tracker
Usage_Monitoring	Straffung in der Schneeflockennutzung Überwachung
metrics_app	Schlüsselmetriken App
Retention_analytics	User -Bspannungs -Analytics -App
Language_insights	Erkenntnisse der Sprachnutzung
Data_io	Schreiben und Lesen von Daten wieder an Snowflake