Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
3分でMLアプリを作る 〜推論コードにちょっとのStreamlitを添えて〜
Search
Yamaguchi Takahiro
April 14, 2022
Technology
1
1.1k
3分でMLアプリを作る 〜推論コードにちょっとのStreamlitを添えて〜
3分クッキング的にMLアプリを作れるよという話です。
Yamaguchi Takahiro
April 14, 2022
Tweet
Share
More Decks by Yamaguchi Takahiro
See All by Yamaguchi Takahiro
コンペを気楽に開催しよーぜ!@関西Kaggler会
nyk510
0
1.2k
Django のセキュリティリリースを見る
nyk510
0
87
硬派で真面目なグラフを描く
nyk510
0
510
CORSをちゃんと理解する atmaバックエンド勉強会#4
nyk510
0
390
pythonで気軽にパッケージを作るのは良いという話。
nyk510
14
9.6k
RestAPIのページネーション atma バックエンド勉強会 #3
nyk510
1
950
AWS CPU Credit を完全に理解する
nyk510
0
450
atmaCup#8 Opening
nyk510
0
260
オンサイトデータコンペの魅力: 関わる全員が楽しいコンペ設計のための取り組み
nyk510
3
5.4k
Other Decks in Technology
See All in Technology
監視のこれまでとこれから/sakura monitoring seminar 2025
fujiwara3
10
2.8k
第9回情シス転職ミートアップ_テックタッチ株式会社
forester3003
0
120
Agentic Workflowという選択肢を考える
tkikuchi1002
1
350
kubellが挑むBPaaSにおける、人とAIエージェントによるサービス開発の最前線と技術展望
kubell_hr
1
390
Amazon S3標準/ S3 Tables/S3 Express One Zoneを使ったログ分析
shigeruoda
2
380
Snowflake Summit 2025全体振り返り / Snowflake Summit 2025 Overall Review
mtpooh
2
190
25分で解説する「最小権限の原則」を実現するための AWS「ポリシー」大全 / 20250625-aws-summit-aws-policy
opelab
6
680
BrainPadプログラミングコンテスト記念LT会2025_社内イベント&問題解説
brainpadpr
0
150
Amplifyとゼロからはじめた AIコーディング 成果と展望
mkdev10
1
360
SFTPコンテナからファイルをダウンロードする
dip_tech
PRO
0
580
Prox Industries株式会社 会社紹介資料
proxindustries
0
180
Windows 11 で AWS Documentation MCP Server 接続実践/practical-aws-documentation-mcp-server-connection-on-windows-11
emiki
0
660
Featured
See All Featured
Six Lessons from altMBA
skipperchong
28
3.8k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
367
19k
Bash Introduction
62gerente
614
210k
Done Done
chrislema
184
16k
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
77
9.4k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
30
2.1k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
184
22k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
271
27k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
252
21k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
179
9.8k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
77
5.8k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
667
120k
Transcript
3分でMLアプリを作る 〜 推論コードにちょっとのStreamlitを添えて 〜 atma株式会社 山口貴大@nyk510
自己紹介 山口貴大 atma(アートマ)株式会社 取締役 学生時代に数理最適化の応用としての機械学習に興味をもち 新卒でatma入社。データ分析領域から、エンジニアとして フロントエンド・バックエンドの開発を行っています。 twitter: @nyker_goto
突然ですが、こんなことは無いですか? • 画像認識のモデルを作った! • 次はノンエンジニアに推論結果を共有したい!
意外とめんどくさい .py だと、推論できる人が実装者に限られる • 画像渡すので推論して!の要望に都度答える必要がある • 依頼が何度も来ると大変
めんどくさいなら WEBアプリにして 直接使ってもらえばよいのでは!
でも作るのは大変じゃない? • バックエンドわからん • フロントエンドわからん
わからんくても3分でできるよ!
3分は言い過ぎでは? → 基本の推論コードがあったら すぐできます
前提条件 推論用のコードは書いている • 画像を受け取ってモデルに入れてその予測値を返すコードがある。 Streamlit が install 済み • python
のパッケージ。 • 必要最小限の記述量でサーバーと入力・出力ができる
💡 利用のステップ • 普通に推論のコードを書く • 入出力部分を streamlit に直す • streamlit
server を立ち上げる > 紹介するコードは https://github.com/nyk510/3-min-ml-app にあります
推論用のコードを書く よくある推論コードです。 • 学習済みのモデルを読み込んで • 推論したい画像を読み込み • 推論して結果を保存 (今回は pytorch
を利用しています) 基本はこれで完成している。
入出力部分を Streamlit に直す 予測結果の出力 (st.pyploy/dataframe) 画像の受け取り (st.file_upload) Streamlit を10行ほど添えます。 先程の推論コード違うのは次の2点
• 画像の受け取り • 予測結果の出力 上記2つを Streamlit の関数で記述すると ブラウザのUI上で画像の選択 結果の可視化が行えるようになります。
Streamlit server を立ち上げる https://github.com/nyk510/3-min-ml-app `streamlit run your/application/path.py` を実行します。
アプリを公開する Streamlit が提供しているクラウド https://streamlit.io/cloud を使うとそ のまま公開することもできます! (時間がないので割愛…) もちろん自分でマシンを借りて起動して もOK!
もちろんこれで全部OKとなることは少ない… より強い要求が来ると大変😣 • ログイン認証つけたい ◦ 認証系の処理を追加する必要がある • 細かいデザインのカスタマイズをしたい ◦ 場合によっては
streamlit でなく自前で実装したほうが楽 ◦ フロントエンドの知識が必要がある • 推論の処理は別のサーバーに用意したい (たくさん推論する場合でも動かしたい) ◦ 推論サーバを実装する必要がある ◦ バックエンドの知識が必要 とはいえ、手軽にできる技があると何かと便利です。
まとめ • Streamlitを使うとサクッとMLアプリを作ることができます。 • 3分は盛りすぎてるかもしれませんが一度やったことがあれば短時 間でアプリ化できます。 • ささっとデモを試してもらうには十分な機能があるのでとても便利 です! 技としてとても優秀。