Streamlit: Dễ dàng xây dựng giao diện web cho mô hình học máy

Streamlit: Dễ dàng xây dựng giao diện web cho mô hình học máy

---

🎯 Mục tiêu

Streamlit giúp các nhà phát triển AI/ML nhanh chóng biến mô hình và dữ liệu thành giao diện web tương tác chỉ với vài dòng Python, không cần HTML/CSS/JS.

---

🔹 1. Tại sao chọn Streamlit?

• Dễ học, dễ dùng: Sử dụng thuần Python, không cần kiến thức web.

• Tích hợp nhanh: Chạy trực tiếp với mô hình scikit-learn, TensorFlow, PyTorch...

• Tương tác mạnh mẽ: Hỗ trợ các widget như slider, textbox, file uploader…

• Cập nhật tự động: Mỗi thay đổi trong code sẽ được hiển thị ngay.

---

🛠️ 2. Cách sử dụng cơ bản

Ví dụ xây dựng giao diện web để dự đoán loại hoa Iris bằng scikit-learn:

import streamlit as st
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Load dữ liệu
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Train model
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)

# Giao diện người dùng
st.title("Dự đoán Loài Hoa Iris 🌸")

sepal_length = st.slider("Sepal length", 4.0, 8.0)
sepal_width = st.slider("Sepal width", 2.0, 4.5)
petal_length = st.slider("Petal length", 1.0, 7.0)
petal_width = st.slider("Petal width", 0.1, 2.5)

prediction = model.predict([[sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width]])

st.write("### Dự đoán:")
st.write(iris.target_names[prediction[0]])

👉 Chạy bằng lệnh:

streamlit run app.py

---

⚙️ 3. Các tính năng nổi bật

• st.slider, st.selectbox, st.file_uploader: Giao diện nhập liệu đơn giản.

• st.line_chart, st.bar_chart: Trực quan hóa kết quả mô hình.

• st.cache: Tăng tốc độ xử lý bằng cách lưu trạng thái mô hình.

• Realtime update: Giao diện tự động thay đổi khi người dùng tương tác.

---

📦 4. Triển khai ứng dụng Streamlit

• Cục bộ (local): Dễ dàng test trên máy cá nhân.

• Streamlit Cloud: Deploy trực tuyến miễn phí trên streamlit.io.

• Docker/Kubernetes: Tích hợp vào hệ thống lớn.

• Heroku, GCP, AWS, Azure: Deploy lên nền tảng cloud.

---

📌 Ứng dụng thực tế

• Dashboard phân tích dữ liệu

• Giao diện thử nghiệm mô hình học máy

• Công cụ kiểm thử đầu vào đầu ra

• MVP AI sản phẩm chỉ trong vài giờ