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使用 Streamlit 創(chuàng)建您自己的個性化 AWS 學習體驗

Dec 27, 2024 pm 12:27 PM

Create Your Own Personalised AWS Learning Experience with Streamlit

在學習 AWS 和機器學習/AI 的過程中,我決定通過模擬使用 Streamlit、自然語言處理或 NLP 創(chuàng)建一個簡單但功能強大的 AWS 學習路徑推薦器S3環(huán)境。該應(yīng)用程序?qū)⒛軌蚋鶕?jù)用戶輸入建議 AWS 學習路徑。 ?

那么,讓我們開始吧!

先決條件

開始之前,請確保已安裝 Python 并創(chuàng)建一個新的項目文件夾。然后,安裝以下庫:

?

第 1 步:設(shè)置模擬 S3

首先,我們定義一個函數(shù)來使用 Moto 創(chuàng)建模擬 S3;這將用于模擬 AWS S3,而無需連接到 AWS。

第2步:推薦功能

接下來,我們將定義一個函數(shù),根據(jù)用戶的輸入,該函數(shù)將利用一些 NLP 提出學習路徑建議:

第 3 步:Streamlit 界面

現(xiàn)在讓我們使用 Streamlit 設(shè)計應(yīng)用程序的界面:

第四步:將它們放在一起
將所有代碼片段合并到一個名為“app.py”的 Python 文件中:

第 5 步:運行應(yīng)用程序
要啟動 Streamlit 應(yīng)用程序,請打開終端,將目錄更改為您的項目文件夾并運行:

這將啟動 Streamlit 服務(wù)器并在默認網(wǎng)絡(luò)瀏覽器中打開應(yīng)用程序。

如何運作
該應(yīng)用程序創(chuàng)建一個模擬 S3 存儲桶,其中填充了一些示例 AWS 學習資源。

該應(yīng)用程序通過輸入用戶的學習興趣并單擊“獲取推薦”,使用 TF-IDF 和余弦相似度來推薦最相關(guān)的資源。前 3 名推薦將顯示給用戶。

結(jié)論。

這個簡單的應(yīng)用程序使用 Streamlit 將 NLP 技術(shù)與 AWS 服務(wù)結(jié)合在一起,以創(chuàng)建交互式學習路徑推薦器。您可以通過集成實際的 AWS 服務(wù)、添加更多資源或使用更復(fù)雜的推薦算法來擴展此示例。

這是一個非常簡單的示例,可以在生產(chǎn)中進行很多改進。請記住,安全性、可擴展性和用戶體驗是為現(xiàn)實世界開發(fā)應(yīng)用程序時的主要關(guān)注點。

非常感謝您閱讀本文!

以上是使用 Streamlit 創(chuàng)建您自己的個性化 AWS 學習體驗的詳細內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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要實現(xiàn)自定義迭代器,需在類中定義__iter__和__next__方法。①__iter__方法返回迭代器對象自身,通常為self,以兼容for循環(huán)等迭代環(huán)境;②__next__方法控制每次迭代的值,返回序列中的下一個元素,當無更多項時應(yīng)拋出StopIteration異常;③需正確跟蹤狀態(tài)并設(shè)置終止條件,避免無限循環(huán);④可封裝復(fù)雜邏輯如文件行過濾,同時注意資源清理與內(nèi)存管理;⑤對簡單邏輯可考慮使用生成器函數(shù)yield替代,但需結(jié)合具體場景選擇合適方式。

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