使用GitLab、Streamlit和HuggingFace建立機器學習應用程式

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使用GitLab、Streamlit和HuggingFace建立機器學習應用程式

目錄

  1. 介紹
  2. 想法的提出
  3. 應用程式的原型
  4. 部署應用程式
  5. 自動化部署的問題
  6. 解決問題與根本原因分析
  7. 啟用持續集成
  8. 檢查回顧應用程式
  9. 確保安全性
  10. 優化並部署至生產環境
  11. 測試自己的數據集
  12. 應用程式的組成
  13. 應用程式的潛在用途

🤔 介紹

在這段文字中,William和Fatima介紹了一個他們正在合作開發的應用程式。該應用程式可以通過分析社區中不同帖子的情感,提供對社區情感的概覽,以便更好地了解社區的情感狀態。他們討論如何使用Hugging Face模型和流式用戶界面來實現這個功能。

☝️ 想法的提出

William有一個項目正在進行,他希望能夠在不同的文本評論中分類情感。Fatima建議將這個解決方案適應他們的特定任務。但這個項目目前只在William的本地機器上運行,他需要Fatima的幫助將其部署到線上。

ℹ️ 應用程式的原型

他們決定使用一個原型應用程式來展示該解決方案。該應用程式可以讓用戶上傳包含文本評論的CSV文件,然後根據每個評論的情感進行分類。William展示了原型應用程式的功能,並將代碼推送到GitLab項目。

⚙️ 部署應用程式

Fatima同意幫助建立一個交付流程以實現部署。他們在GitLab上創建了一個問題,Fatima建立了合併請求,並在GitLab Web IDE中打開了合併請求。Fatima將基線CI yml文件推送到Web IDE中,然後他們檢查了生成的合併請求,發現Docker構建失敗。

🧐 解決問題與根本原因分析

Fatima建議使用根本原因分析AI功能來分析日誌並提出解決方案。他們發現了錯誤的位置,並將修復建議添加到合併請求中。他們重新執行了構建,並成功通過了。

💡 啟用持續集成

Fatima開啟了CI yml中的所有CI作業,以進行完整運行。他們檢查了合併請求,等待構建通過。最終,構建成功通過,他們可以檢查已部署的審閱應用程式。

📝 檢查回顧應用程式

他們發現應用程式無法找到配置文件,所以他們要在代碼中添加一個函數來正確加載配置文件。William使用GitLab Duo Code Suggestions協助寫代碼,並接受了建議。他再次推送了更改,並等待構建完成。

🛠️ 確保安全性

Fatima提出了對應用程式進行安全掃描的想法,特別是使用SAST(Static Application Security testing)工具。他們請教了Duo Chat的AI助手,獲得了相關的信息和示例。他們將相關項目添加到CI yml文件中,並推送了更改。

🚀 優化並部署至生產環境

當一切就緒後,William和Fatima確認應用程式可以正確處理他們自己的數據集。他們將數據集上傳並等待分析。最終,應用程式成功分類並分析了每條評論。他們感到非常滿意並探索了如何將此項目公開供其他人使用。

🤝 應用程式的組成

這個原型應用程式由前端使用Streamlit構建,並提供上傳CSV文件的功能。前端使用Hugging Face的預訓練模型進行情感分析。

💡 應用程式的潛在用途

這個應用程式可以為社區和組織提供情感分析的工具。它可以幫助他們了解社區的聲音和情感,從而更好地滿足他們的需求。

Highlights

  • William和Fatima合作開發了一個基於Hugging Face模型的情感分析應用程式。
  • 他們使用了GitLab作為代碼管理和部署的平台。
  • 使用GitLab的CI/CD功能,他們成功部署了原型應用程式。
  • 借助GitLab的根本原因分析AI功能,他們快速解決了應用程式中的問題。
  • 該應用程式可以幫助社區和組織了解社區情感。

常見問題與回答

  1. 這個應用程式可以支持多種語言嗎?

    • 是的,該應用程式可以處理多種語言的文本評論。
  2. 在部署過程中,他們遇到了哪些挑戰?

    • 在部署應用程式時,他們遇到了Docker構建失敗的問題,但通過根本原因分析AI功能找到了並解決了問題。
  3. 這個應用程式如何進行情感分析?

    • 該應用程式使用Hugging Face的預訓練模型對文本評論進行情感分析。
  4. 該應用程式如何保證安全性?

    • 該應用程式使用SAST工具進行靜態應用程式安全測試,以確保安全性。
  5. 方便使用GitLab進行部署嗎?

    • 是的,使用GitLab能夠更輕鬆快速地部署應用程式並解決問題。

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