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【Streamlit】 Dockerで機械学習アプリを高速デプロイ!即戦力のDockerfileひな型とTips

こんにちは、JS2IIUです。Pythonで機械学習のプロトタイプを開発する際、Streamlitは非常に強力な味方となります。しかし、ローカル環境で動かすフェーズから、実際にサーバーへデプロイして運用するフェーズに移行しようとすると、ライブラリの依存関係や環境差異といった「デプロイの壁」に突き当た...
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StreamlitアプリをDocker化して「どこでも動く」環境を構築する方法

こんにちは、JS2IIUです。Pythonによる機械学習開発において、多くのエンジニアが直面する課題があります。それは「自分の環境では動いたのに、他の人の環境やサーバー上では動かない」という、いわゆる「環境依存の問題」です。特にStreamlitを使ったAIアプリの開発では、PyTorchやTens...
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StreamlitとRAGで作る 実用的なAIチャットボット(10) DockerとStreamlit Cloudを使ったデプロイ

こんにちはJS2IIUです。連載「StreamlitとRAGで作る:実用的なAIチャットボット開発ガイド」、今回が最終回となります。LangChainによるLLMの制御、独自データの取り込み、ベクトル検索の構築、そして高度なリトリーバル戦略や非同期処理の実装と、長い旅を続けてきました。最終回となる今...
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【Streamlit】Dockerfile構成とデプロイコマンドまとめ

こんにちは、JS2IIUです。Pythonで手軽にWebアプリケーションを作成できるフレームワークとして、StreamlitはもはやデータサイエンティストやAIエンジニアにとって必須のツールとなりました。手元のローカル環境でstreamlit run app.pyと叩くだけで、見栄えの良いダッシュボ...
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Dockerで開発環境を統一する – コンテナ化の基礎から実践的なdocker-compose活用まで

こんにちは、JS2IIUです。チーム開発において、「私の環境では動くのに、他の人の環境では動かない」という問題に遭遇したことはありませんか?この問題は、開発者のローカル環境の差異(OSのバージョン、インストールされているライブラリのバージョン、環境変数の設定など)によって引き起こされます。特に機械学...
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【Streamlit】アプリのデプロイ:ローカルサーバーでの公開(Docker編)

こんにちは、JS2IIUです。前回、Streamlit Community Cloudでアプリを公開する方法についての記事を書きました。今回はDockerを使ってアプリをローカルに公開するベーシックな方法をみていきます。よろしくお願いします。はじめにこの記事では、Pythonで作成したStreaml...
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Panel応用編 第8回: パフォーマンスの最適化とスケーリング

こんにちは、JS2IIUです。Panelについて今回も紹介していきます。よろしくお願いします。はじめにPanelを使って開発したアプリケーションが多くのユーザーに使用される場合、アプリケーションのパフォーマンスを最適化し、効率的にスケーリングすることが重要です。特に、リアルタイムデータを扱う場合や、...
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VSCodeのdevcontainer.jsonに拡張機能を追記する

各局皆様、こんにちは。アマチュア無線局、JS2IIUです。Dockerを使い始めて数日です。色々できることが見えてきて面白くなってきました。VSCodeが好きなのでVSCodeからDockerを利用していきます。細かいTipsみたいなものはすぐ忘れてしまいそうなので、メモを残しておきます。devco...