Streamlitサポート

サービス内容

当社は、Pythonの強力なWeb UIフレームワーク「Streamlit」とそのデスクトップ版「@stlite/desktop」をフルサポートしています。これにより、機械学習モデルや自動化スクリプトのプロトタイプ検証（PoC）がより迅速かつ効果的に行えるようになります。

技術的背景

  • Streamlit: Pythonで開発されたWeb UIフレームワークで、データサイエンスと機械学習の領域でのアプリケーション開発を効率化します。

  • Pyodide: サーバレス環境でPythonコードを実行するための強力なツール。ブラウザ上での動作を可能にします。

  • Electron: デスクトップアプリケーション開発のためのフレームワーク。@stlite/desktopなどで利用され、ローカル環境でのアプリケーション提供を実現します。

主な用途

  • 機械学習・ディープラーニングモデルのPoC検証: Streamlitを用いて、カスタムモデルの実証実験を行うWebアプリケーションの開発。

  • コードのWeb UI化: JupyterLabやGoogle Colaboratoryで開発したコードを、Streamlitを使ってWeb UIに変換し、アクセスしやすくします。

  • 自動化スクリプトのWeb UI化: 日常の業務を自動化するスクリプトをWebアプリとして提供し、操作を簡単にします。

事例紹介

  • 【AI/PoC】: Transformersを使用したカスタムモデルの実証実験を行うWebアプリケーションを開発し、クライアントに提供。

  • 【RPA/省力化】: PDFテンプレートに大量の氏名を埋め込むローカルWebアプリを開発。大量文書の自動生成を効率化。

  • 【RPA/省力化】: 複数のExcelファイルから必要なデータを選択し、新たなExcelを生成するデスクトップアプリを提供。

費用感

プロジェクトは30万円からの予算でスタート可能です。お客様の要件に応じて、最適なソリューションを提供します。

参考記事と発表

以下が発表のスライドです