Проекты в области Data Science часто требуют не только глубоких знаний в анализе данных, но и умения представить результаты работы в удобной форме. Веб-приложения являются одним из самых популярных способов визуализации и интерактивной работы с данными. В этой статье мы рассмотрим, как можно использовать ChatGPT от OpenAI для создания интеллектуальных веб-приложений на Python и развернуть их с помощью сервиса Spaces.

Преимущества использования ChatGPT в проектах по Data Science

ChatGPT может оказать неоценимую помощь в проектах по Data Science, выполняя роль помощника в анализе данных, автоматизации процессов, создании контента и даже в разработке кода. Использование модели language AI, такой как ChatGPT, позволяет:

  • Автоматизировать генерацию отчетов и анализ текстовых данных.
  • Упростить процесс создания кода за счет подсказок и генерации шаблонов.
  • Интегрировать естественноязыковой интерфейс в веб-приложения, делая их более доступными для пользователей без технической подготовки.

Создание простого веб-приложения с ChatGPT

ОНЛАЙН-ПРАКТИКУМ
КАК «ХАКНУТЬ» PYTHON С ПОМОЩЬЮ CHATGPT
ЧТО БУДЕТ НА ОБУЧЕНИИ?
  • Прямо в эфире решим типичные задачи программиста только с помощью ChatGPT
  • Возможности Python — расскажем что можно делать и сколько на этом зарабатывать?
  • Что ждет рынок программирования и почему мы решили сюда пойти
Участвовать бесплатно

Для начала давайте создадим простое веб-приложение на Python, которое будет использовать API ChatGPT для ответов на вопросы пользователя. В качестве фреймворка для веб-приложения мы выберем Flask, благодаря его легковесности и простоте.

Шаг 1: установка необходимых библиотек

Для работы нам потребуются библиотеки Flask для создания веб-приложения и requests для взаимодействия с API ChatGPT. Установите их, используя pip:

pip install Flask requests

Шаг 2: создание основного приложения

Создайте файл app.py и добавьте в него следующий код:

from flask import Flask, request, render_template

import requests

app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])

def home():

if request.method == 'POST':

question = request.form['question']

response = get_chatgpt_response(question)

return render_template('index.html', response=response, question=question)

else:

return render_template('index.html', response=None)

def get_chatgpt_response(question):

API_URL = "https://api.openai.com/v4/completions"

headers = {

"Authorization": f"Bearer YOUR_API_KEY",

"Content-Type": "application/json",

}

data = {

"model": "text-davinci-003",

"prompt": question,

"temperature": 0.7,

"max_tokens": 150,

}

response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data).json()

return response['choices'][0]['text']

if __name__ == '__main__':

app.run(debug=True)

Шаг 3: создание простого интерфейса пользователя

Добавьте файл templates/index.html для создания базового пользовательского интерфейса:

html

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">

<head>

<meta charset="UTF-8">

<title>ChatGPT Web App</title>

</head>

<body>

<form method="post">

<input type="text" name="question" placeholder="Задайте вопрос" required>

<button type="submit">Отправить</button>

</form>

{% if response %}

<p>Вопрос: {{ question }}</p>

<p>Ответ: {{ response }}</p>

{% endif %}

</body>

</html>

Шаг 4: запуск приложения

Запустите ваше веб-приложение, выполнив команду:

python app.py

Теперь вы можете открыть браузер и перейти по адресу http://127.0.0.1:5000/, чтобы взаимодействовать с вашим приложением.

Развертывание в Spaces

После создания и локального тестирования вашего веб-приложения наступает время его развертывания. Spaces от Hugging Face предоставляет удобную платформу для развертывания машинно-обученных моделей и веб-приложений. Чтобы развернуть свое приложение в Spaces, выполните следующие шаги:

  1. Зарегистрируйтесь на сайте Hugging Face и перейдите в раздел Spaces.
  2. Нажмите «New Space» и выберите тип «Gradio» или «Streamlit» в зависимости от вашего приложения (для Flask придется адаптировать код под Streamlit).
  3. Укажите необходимую информацию о вашем Space, включая его название и приватность.
  4. В репозитории Space добавьте файлы вашего приложения и зависимостей.
  5. Следуйте инструкциям на платформе для завершения развертывания.

Заключение

Использование ChatGPT в проектах по Data Science на Python открывает широкие возможности для анализа данных, автоматизации создания контента и кода, а также для взаимодействия с пользователями через естественноязыковые интерфейсы. Развертывание таких проектов в виде веб-приложений через сервис Spaces значительно упрощает доступ к ним и позволяет широкой аудитории оценить результаты вашей работы.

3-дневный курс
НАУЧИСЬ СОЗДАВАТЬ TELEGRAM-БОТОВ НА PYTHON С CHATGPT
C НУЛЯ ЗА 3 ДНЯ
  • Освой Python и нейросети и узнай, как гарантированно получить первые 10 заказов
  • УЧАСТВОВАТЬ ЗА 0 РУБ.
  • Создай и прокачай собственного чат-бота
Участвовать бесплатно
Вебинар
ФРИЛАНС И ПРОЕКТНАЯ РАБОТАДЛЯ PYTHON-РАЗРАБОТЧИКА
  • Подарим подборку бесплатных инструментов для написания кода
Участвовать бесплатно