免费发布数据分析类🌐web APP的几个途径📱
数据分析类web APP目前用来部署生信工具,统计工具和预测模型等,便利快捷,深受大家喜爱。而一个免费的APP部署途径,对于开发和测试APP都是必要的。根据笔者的经验,这里推荐几个用过的免费部署的途径。
🐍python
-
Streamlit cloud streamlit(st)是流行的构建GUI的框架,使用st构建的APP可以首先储存在github上,进而方便的部署在st cloud上。这种带有用户界面的模型,功能相对简单, 相互之间缺乏协作途径。就这个平台本身来说,优点是,没有APP数量的限制(至少大于5个);可以部署深度学习APP(算力足够);缺点是,除了以上这类带界面APP本身的缺点外,几乎没有缺点。
-
Deta Space 如果不想要GUI界面,而是采用HTTP调用的方式来使用预测模型,就可以使用fastAPI构建预测模型并部署到deta space上。采用HTTP调用的预测模型APP,至少有以下优点:跨平台兼容性,各种设备和应用都可以调用预测模型并生成结果,包括大语言模型;易于集成:HTTP调用可以与其他系统和服务进行集成,例如与数据库、消息队列等进行数据交互和处理;良好的可扩展性:采用HTTP调用的预测模型APP可以在后端进行水平或垂直的扩展,以应对高并发请求和大规模数据的处理需求。这个正在学习。
💎R
- shinyapp 这是R语言中最流行的平台,和st类似,也是带有用户界面的, 发展比较成熟,比如发展出许多延伸的库,个人体会比较适合做dashboard。但是就免费部署效果来说,是体验相对比较差的,每个用户只能部署5个app, 且一旦数据量较大,或者算力要求较多,APP就会崩溃。
😎R和python都可
- huggingface space 这个部署途径也比较简洁,界面有点类似github, 部署shinyapp的体验稍微好些,但是国内访问受限。
最后
docker应该也算一个, 但是不够轻量,文件比较大(预测模型类),还需要下载docker的软件等,可以先尝试以上几个。其它的途径应该还有,但是没实际操作过,欢迎大家推荐。安利自己做的一些APP,包括streamlit和shiny的,https://webcrate-2-d8091132.deta.app/,欢迎大家交流。