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Aitrainee | 公众号：AI进修生
Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。
如果你是一名数据工程师、机器学习工程师或 AI 工程师，想要将你的数据和 AI 算法快速转换为生产就绪的 Web 应用程序，而且不需要学习任何除了 Python 之外的新语言，那么你应该看看这个叫做 Taipy 的新框架。
Taipy 专为数据科学家和机器学习工程师设计，可以轻松构建数据和 AI Web 应用程序，它使你能够构建生产就绪的 Web 应用，而无需学习新语言，只需 Python 即可。你只需专注于数据和 AI 算法，而无需担心开发和部署的复杂性。
还有很多其他的功能，比如 Taipy 是一个集用户界面生成和场景数据管理于一体的工具。如果你查看他们的 GitHub 仓库，你会看到很多其他功能。
例如，它可以让你轻松管理海量数据集，利用 Taipy 内置的图表数据缩减器，智能地减少数据点的数量，以节省时间和内存，同时不失去数据的主要特征。
我认为这是 Taipy 最大的优势。在本文中，我们将演示如何本地安装 Taipy，然后我会向你展示一个示例，教你如何轻松构建这个 Web 应用。
首先创建一个虚拟环境，你不一定要创建它，但最好是这么做。我将使用 Python 3.11 来创建一个名为 “tai” 的环境。
conda create --name tai python=3.11 -y & conda activate tai现在环境已经创建了，接下来我们安装 Taipy。
pip install taipyTaipy 已经安装完成，它安装了很多依赖包。
在vscode中使用这个环境，我将创建一个新文件，暂时命名为 `test.py`，然后粘贴代码。
这就是你需要的入门代码。让我解释一下这里发生了什么。正如我们之前提到的，Taipy 的主要目的是创建 Web 应用程序。
这段代码用于使用Taipy创建一个简单的交互式web应用程序，其中滑动条的值动态更新图表。
from taipy.gui import Gui
from math import cos, exp
value = 10
page = """
# Taipy *Getting Started*
Value: <|{value}|text|>
<|{value}|slider|on_change=on_slider|>
<|{data}|chart|>
"""
def on_slider(state):
state.data = compute_data(state.value)
def compute_data(decay: int) -> list:
return [cos(i / 6) * exp(-i * decay / 600) for i in range(100)]
data = compute_data(value)
if __name__ == "__main__":
Gui(page).run(title="Dynamic chart")Taipy GUI 通过导入库提供交互式元素，允许显示和修改变量。此代码中，value 变量与滑块和文本同步，滑块变化触发 on_slider 函数，更新图表。
compute_data 函数基于滑块值生成数据。state 对象用于跟踪用户交互，使每个用户操作独立。最后，main 函数启动应用，支持实时交互。
让我运行代码给你们演示一下。先保存代码，然后回到终端运行它。
服务器已经在本地的 5000 端口启动了，访问这个地址就可以看到应用程序。你可以看到初始值为 10 的滑块，以及创建的交互式图表。如果你移动滑块，图表会实时更新。
如果你曾经处理过数据工程中的数据点、数据流或 AI 数据集，你会感受到有这样的工具来轻松创建可视化和交互图表是多么有用。
场景和数据管理：
比如，你可以使用它快速查看数据集的方差或偏度，这也有助于保证数据集的质量。数据集的质量越好，你的 LLM（大型语言模型）表现就越好，出现幻觉或错误的情况就越少。
这只是 Taipy 的一个简单介绍，功能远不止这些。我强烈建议你查看他们的 GitHub 仓库和网站，他们提供了很多详细的教程和示例。
此外，他们还有一个叫 Taipy Dojo 的网站，提供托管服务和定价等信息。你可以在 Taipy 上创建很多可视化，比如这个例子中的可视化效果，好了，这就是今天的内容。
对了，使用 Taipy 与 Streamlit 创建LLM 应用程序是一个不错的点子 ...
🌟希望这篇文章对你有帮助，感谢阅读！如果你喜欢这系列文章请以 点赞 / 分享 / 在看 的方式告诉我，以便我用来评估创作方向。
[1] github：https://github.com/Avaiga/taipy
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