在Panel中构建一个交互式的ML仪表板
构建一个交互式的ML仪表板
由Andrew Huang、Sophia Yang和Philipp Rudiger撰写
HoloViz Panel是一个多功能的Python库，可以帮助开发人员和数据科学家轻松构建交互式可视化。无论您是在进行机器学习项目、开发Web应用程序还是设计数据仪表板，Panel都提供了一套强大的工具和功能，以增强您的数据探索和呈现能力。在本博文中，我们将深入探讨HoloViz Panel的令人兴奋的特性，探索它如何革新您的数据可视化工作流程，并演示如何使用大约100行代码创建一个类似的应用。
尝试该应用并查看代码：
- Hugging Face Space
- Anaconda上的应用
- Hugging Face上的应用
- Anaconda Notebook上的代码
- Hugging Face上的代码
利用ML/AI的威力
ML/AI已成为数据分析和决策过程的重要组成部分。使用Panel，您可以将ML模型和结果无缝集成到可视化中。在本博文中，我们将探讨如何使用OpenAI CLIP模型进行图像分类任务。
CLIP在大型图像-文本对数据集上进行了预训练，使其能够理解图像和相应的文本描述，并用于各种下游任务，如图像分类。
我们使用了两个与ML相关的函数来执行图像分类任务。第一个函数load_processor_model使我们能够从Hugging Face加载预训练的CLIP模型。第二个函数get_similarity_score计算图像与提供的类标签列表之间的相似度。
@pn.cachedef load_processor_model( processor_name: str, model_name: str) -> Tuple[CLIPProcessor, CLIPModel]: processor = CLIPProcessor.from_pretrained(processor_name) model = CLIPModel.from_pretrained(model_name) return processor, modeldef get_similarity_scores(class_items: List[str], image: Image) -> List[float]: processor, model = load_processor_model( "openai/clip-vit-base-patch32", "openai/clip-vit-base-patch32" ) inputs = processor(…
