Descargar startlit - Descargar el código fuente de startlit

startlit

Código Fuente de IA

startlit 0.0.4

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Juguetón

Ejemplo de flujo de trabajo

¡Bienvenido a Startlit!

Startlit es su puerta de entrada a la construcción de aplicaciones a simpatículo con facilidad. Trae una forma simple y simplificada de comenzar sus proyectos simplificados. Esto es lo que se incluye en el último lanzamiento:

Características:

Instalación del paquete : ahora puede instalar fácilmente StartLit desde Pypi usando pip install startlit .

? hello() - Solo un texto de bienvenida.
? starter() - Una plantilla de aplicación de arranque muy simple. Quick-peek: https://startlit-starter.streamlit.app/
? multipage() - Una plantilla de aplicación para construir aplicaciones de optimización de multipage. Quick-peek: https://startlit-multipage.streamlit.app/
fragments() : una aplicación que le permite ejecutar componentes independientes en la aplicación Streamlit. Quick-peek: https://startlit-fragments.streamlit.app/
chat() - Una aplicación de chatbot ficticia. Quick-Peek: https://startlit-chat.streamlit.app/
❄️ snowflake_demo_app("app_keyword","destination_directory") - Descargue demostraciones para aplicaciones de seroz en Snowflake. Quick-Peek: https://github.com/snowflake-labs/snowflake-demo-streamlit
list_streamlit_apps() - List ejecutando aplicaciones Streamlit.
? kill_streamlit_apps() - Kill Running Siplay Apps.
help() - Mostrar menú de ayuda con la lista de funciones disponibles.
? ¿Necesitas más ayuda? Publique un problema en https://github.com/ineelhere/startlit/issues

Instale el paquete desde Pypi

 pip install startlit

Importar el paquete

 from startlit import *
hello ()

Ejecutar hello() debería darle un simple mensaje de bienvenida -

 Hello there  
Welcome to Startlit!

Descargar una aplicación de inicio muy simple

 starter ()

Producción -

 ? 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

Si busca en su directorio local/de trabajo, debe encontrar los 2 archivos presentes como se mencionó anteriormente.

 # just to check - files have been downloaded
! ls

Producción -

 app.py	requirements.txt

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

Producción -

 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

Otras funciones

 # 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 )

Aplicaciones de demostración de copo de nieve

Uso

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

Producción

 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.

La siguiente tabla enumera las palabras clave de la aplicación (utilizadas en el ejemplo anterior) y sus nombres de carpetas correspondientes en el repositorio:

Palabra clave	Descripción de la carpeta
chat_app	Aplicación de chat usando la corteza de copo de nieve
email_generator	Generador de correo electrónico de LLM
CI_DEMO	Integración continua: demostración de la cumbre
Cliente_engagey	Aplicación de compromiso del cliente
trapo	Recuperación de generación aumentada (trapo)
externo_access_chat_app	Acceso externo: aplicación de chat con 3rd Party LLM
github_insights	Insights de popularidad de Github
H3_mapping	Mapeo H3 y visualización de Timeseries
sql_optimizer	Aplicación de optimizador de consultas SQL con corteza de copo de nieve
inventario_tracker	Rastreador de inventario
uso_monitoring	Aerogimiento en monitoreo de uso de copos de nieve
Métricas_app	Aplicación de métricas clave
retención_analítica	Aplicación de análisis de retención de usuarios
lenguaje_insights	Insights de uso del idioma
data_io	Escribir y leer datos de regreso al copo de nieve