Library/Streamlit (12) 썸네일형 리스트형 streamlit - 소스코드가 수정되었을 경우, EC2에 수정사항을 반영하는 방법 git pull visual studio code에서 커밋 후 깃허브에 푸쉬를 했다면 putty에 pull을 해줘야 수정사항이 반영된다. putty, 즉 ec2와 연결해놓은 깃허브에 푸시된 데이터를 당겨오기위해 putty에 git pull을 입력해 준다. git pull streamlit - 하나의 EC2에, 여러 streamlit app을 실행시키기 하나의 EC2에, 여러 streamlit app을 실행시키기 nohup streamlit run app.py --server.port 포트번호 & ex) nohup streamlit run app.py --server.port 8501 & streamlit - streamlit을 실행시킬때 port 처리하는 방법 스트림릿을 실행시킬때 포트 처리하는 방법 putty에 접속을 한 후 streamlit으로 실행되고 있는 프로세스를 찾는다. ps -ef | grep 프로그램 이름 ex) ps -ef | grep streamlit 위의 코드와 같이 실행하면 리눅스 작업관리자가 켜진 것이다. 빨간 네모는 포트번호 노란 네모는 프로세스 아이디 이다. 종료를 하고 싶다면 kill 프로세스아이디 ex) kill 12345 streamlit - streamlit을 EC2 server에서 실행 할 때, 터미널 접속을 끊어도 24시간 365일 돌아가도록 하는 방법 터미널 접속이 끊기지 않고 계속 실행하는 방법 nohup streamlit run app.py & Streamlit - Google Colab에서 학습한 인공지능을 사용하는 방법 Google Colab에서 학습한 인공지능을 사용하는 방법 Google Colab에서 학습한 인공지능을 불러오기 위해 Google Drive에 접속해 파일을 열고, 모두 실행시킨다. 학습에 필요한 모델링 및 MSE까지 테스트를 완료한걸 확인했다면 joblib을 이용해 pkl파일로 저장한다. # X용 스케일러와 y용 스케일러를 파일로 저장한다. import joblib joblib.dump(regressor, 'regressor.pkl') joblib.dump(scaler_X, 'scaler_X.pkl') joblib.dump(scaler_y, 'scaler_y.pkl') joblib.dump( regressor , 'regressor.pkl') 저장한 파일을 Google Drive에서 Local로 다운로.. Streamlit - Streamlit에서 제공하는 Chart Streamlit에서 제공하는 Chart import streamlit as st import pandas as pd import altair as alt import plotly.express as px df1 = pd.read_csv('data2/lang_data.csv') st.dataframe(df1) line_chart st.line_chart(df_choice) area_chart st.area_chart(df_choice) map_chart df3 = pd.read_csv('data2/location.csv', index_col=0) st.dataframe(df3) st.map(df3) plotly pie chart fig1 = px.pie(df4, names='lang', values='S.. Streamlit - Chart Chart import streamlit as st import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns def main() : st.title('차트 그리기 1') df = pd.read_csv('data2/iris.csv') st.dataframe(df) scatter fig = plt.figure() plt.scatter(data=df, x='sepal_length', y='sepal_width') plt.title('sepal length vs width') plt.xlabel('Sepal Length') plt.ylabel('Sepal Width') st.pyplot(fig) scatterplot fig2 = plt... Streamlit - Python 개발시 파일을 분리하여 개발하는 방법 Python 개발시 파일을 분리하여 개발하는 방법 ## 파일을 분리해서 만드는 앱 ### from tkinter import Image import streamlit as st import pandas as pd from PIL import Image import os from app9_about import run_about from app9_eda import run_eda from app9_home import run_home from app9_ml import run_ml def main() : st.title('파일 분리 앱') menu = ['Home', 'EDA', 'ML', 'About'] choice = st.sidebar.selectbox('메뉴',menu) if choice == me.. 이전 1 2 다음
