#Streamlit

[erickayscifi]

Looking for data content? Check out Hoyt Emerson's page.

[pythonfullstackmasters]

🚀 Trending Niches for Python Full Stack Devs in 2025 💻

Want to level up your career as a Python developer? Here are the top niches to tap into this year:

✨ AI-Powered SaaS Tools ⚡ Serverless Full Stack Apps 💡 Micro SaaS for Freelancers 🛠️ HTMX + Django (No heavy JS!) 📊 Custom Dashboards & Internal Tools

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[track-maniac]

I used to like streamlit because it let me make experiments in my browser but the people at work made me change my mind. Some idiot let a data scientist use it to build a whole web app. These people can barely make proper python code to manipulate data, who tf thought it would be a good idea to let them make a website from that.

Now they're asking me to add a feature to 1200 lines of uncommented, badly written python code.

I don't dare run pylint because I fear the score might be negative

[satyakideworld]

Building a real-time streamlit app by consuming events from Ably channels

In this post, I'll demonstrate the use of Real-time streamlit app to consume events from Ably channel using Python. #python #ably #streamlit #cloud #realtime

I’ll bring an exciting streamlit app that will reflect the real-time dashboard by consuming all the events from the Ably channel. “Coming Soon!”

[tsubakicraft]

コード生成AIのデモ

モノづくり塾のサーバーで稼働しているCode Llamaベースのコード生成AIアプリケーションを動かした様子を動画にしました。 動画の内容は、 塾のダッシュボードからコード生成AIアプリケーションを開く コード生成を依頼する 生成されたコードを実際に動かす というものです。 言語モデルはCode Llamaに日本語追加学習を行ったELYZA社のモデル。llama-cpp-pythonを使いstreamlitでWeb UIを作っています。Dockerizeされているのでリポジトリからクローンしてdocker-composeで即稼働開始できます。 サーバーはCore i5 13400搭載の自作PCでUbuntu Server 22.04で動いています。 ブラウザを動かしているPCは６���ほど前のCore…

[ibuilder]

How to Write an Application using Streamlit and Supabase Streamlit is an open-source Python library that allows developers to build data apps quickly and easily. Supabase, on the other hand, is an open-source alternative to Firebase, providing a robust backend for applications. In this guide, you will learn how to write an application using Streamlit and connect it to a Supabase database.…

[stone-cold-groove]

Strong and sexy. Samsonite Streamlite luggage ad - 1945.

[thevalleyisjolly]

Cultural heritage and computer science friends, got any recommendations for a web publishing platform that you can make a searchable database with?  Searchability and aesthetics are main priorities; I’d personally also prefer open-source if possible.

[kindsonthegenius]

Ollama vs OpenAI: Build Your Own Chatbot with Streamlit - Complete Step ...

[news-ai]

Dans cette vidéo, l'auteur explique comment construire un agent conversationnel à l'aide d'un grand modèle linguistique nommé "Code Llama 34b", en utilisant le framework Streamlit. La première étape consiste à installer Streamlit et la bibliothèque Transformers sur votre machine. Le code est écrit dans un seul fichier Python, simple et court, contenant quelques méthodes utilitaires.

L'agent conversationnel construit peut répondre à des questions de codage. Pour lancer l'application Streamlit, une commande unique est utilisée dans le répertoire contenant le fichier Python. La méthode principale `load_models` charge le modèle en utilisant une configuration standard et un tokenizer adapté. L'auteur souligne qu'il n'utilise pas les méthodes de mise en cache de Streamlit pour charger le modèle, car elles sont conçues pour des fonctions légères et sans effet de bord, alors que le chargement de grands modèles linguistiques est complexe et pourrait impacter les performances de l'application.

Le script utilise également `st.session_state` pour maintenir l'état de la conversation entre les exécutions du script. Cette fonctionnalité permet de conserver l'historique de la conversation. Les messages sont stockés dans `st.session_state.messages`, permettant à l'application de maintenir le contexte de la conversation.

Plusieurs fonctions utilitaires sont utilisées pour gérer la conversation, comme la création de paires de conversation et la construction de l'invite pour le modèle. La fonction `generate_response` construit l'invite en intégrant l'instruction de l'utilisateur avec l'historique de la conversation, en respectant les limites de tokens du modèle. Elle utilise un thread séparé pour exécuter de manière asynchrone la fonction de génération du modèle, permettant à l'application Streamlit de rester réactive.

Enfin, l'auteur explique le fonctionnement du script principal et comment il gère l'entrée utilisateur et génère des réponses. L'application Streamlit est réactive, se mettant à jour dynamiquement avec de nouveaux messages et réponses, tout en maintenant l'historique de la conversation dans `st.session_state.messages`.

Pour utiliser l'application, il suffit d'exécuter le fichier Python avec la commande Streamlit appropriée. L'auteur promet d'autres vidéos similaires dans les semaines à venir.

[vlruso]

Meet the Clarifai Champs of the Streamlit LLM Hackathon

🚀 Exciting news! The winners of Streamlit's LLM Hackathon have been announced, and they've created some mind-blowing projects using Clarifai. 🥳 🎉 Join me in congratulating the talented individuals behind these fascinating projects! Check out the blog post to meet the brilliant Clarifai Champs of the Streamlit LLM Hackathon: https://ift.tt/0U84IKS 🤖 If you're looking to stay ahead in your industry and gain a competitive edge, incorporating AI into your business is crucial. Discover your roadmap to success with AI: 1️⃣ Identify Automation Opportunities 2️⃣ Define KPIs 3️⃣ Select an AI Solution 4️⃣ Implement Gradually 🙌 We're here to support your AI journey! For expert advice on managing AI KPIs, reach out to us at hello@itinai.com. Don't forget to stay connected and receive regular insights on leveraging AI through our Telegram channel t.me/itinainews or on Twitter @itinaicom. 🔍 Curious about a practical AI solution? Explore the AI Sales Bot from itinai.com! It automates customer interactions and improves the overall customer journey experience. Take proactive steps towards redefining your business operations by engaging with this innovative tool. 📍 For more useful links and to delve deeper into the world of Clarifai and AI, visit our blog and follow us on Twitter @itinaicom. Let's embrace the power of AI together, and cheers to the inspiring Clarifai Champs! 🎉 #AI #Clarifai #StreamlitLLMHackathon List of Useful Links: AI Scrum Bot - ask about AI scrum and agile Our Telegram @itinai Twitter -  @itinaicom

[quotejungle]

AI アプリケーションの構築に大金を費やす必要はありません。最高の AI 開発ツールはオープンソースであり、AI を誰もが利用できる優れたエコシステムが進化しています。 このオープンソース AI スタックの主要コンポーネントは次のとおりです。 1.フロントエンド 美しい AI UI を構築するには、NextJS や Streamlit などのフレームワークが非常に役立ちます。また、Vercel はデプロイメントに役立ちます。 2.埋め込みと RAG ライブラリ Nomic、JinaAI、Cognito、LLMAware などの埋め込みモデルと RAG ライブラリは、開発者が正確な���索機能と RAG 機能を構築するのに役立ちます。 3.バックエンドとモデル アクセス バックエンド開発の場合、開発者は FastAPI、Langchain、Netflix Metaflow などのフレームワークを利用できます。モデル アクセスには、Ollama や Huggingface などのオプションが利用できます。 4.データと取得 データの保存と取得には、Postgres、Milvus、Weaviate、PGVector、FAISS などのいくつかのオプションが利用できます。 5.大規模言語モデル パフォーマンス ベンチマークに基づく、Llama、Mistral、Qwen、Phi、Gemma などのオープン ソース モデルは、GPT や Claude などの独自の LLM の優れた代替手段です。

EP146: オープンソース AI スタック - ByteByteGo ニュースレター

[software-engineering-uwe]

The Python Assignment Autograder is a cutting-edge system designed to automate the grading of Python programming assignments, providing instant feedback and plagiarism detection. Developed using Streamlit and Flask, it offers educators a streamlined platform to create, manage, and evaluate assignments efficiently. The Autograder ensures accurate and consistent grading based on predefined test cases and generates detailed reports, including performance metrics and potential plagiarism findings. Students receive timely, actionable feedback, enhancing their learning experience and fostering engagement. This tool supports academic integrity by identifying similarities between submissions. By modernizing the grading process, the Python Assignment Autograder aims to improve the quality and efficiency of programming education for both educators and students.

Omar Almutairi

[tsubakicraft]

日本語版CodeLlama

２つ前の投稿でCode Llamaを使った簡単なWebアプリケーションをモノづくり塾のサーバーにデプロイした話を書きましたが、ELYZAさんが日本語で追加学習したモデルを公開したので簡単なアプリケーションをStreamlitで作って載せ替えました。 なかなか良い感じです。 例によってGPU非搭載のサーバーなのでLlamaCppを使ってCPUで動かしています。 塾の建設が終わってひと段落ついて予算に余裕があればこのサーバーにも16GB程度のメモリーを持つGPUを載せます。推論を実行するだけならそれくらいのものが載ればそこそこ使えるはずです。