企业官网建设流程全解析

做 在线观看免费网站,中国建筑英才网,wordpress 空间 域名,广州越秀金融大厦低代码实践#xff1a;用Streamlit快速搭建MGeo地址查询Demo 为什么需要MGeo地址查询工具 作为售前工程师#xff0c;我经常需要在客户会议上演示地址智能解析功能。但公司标准产品通常需要复杂的本地环境配置#xff0c;无法随身携带。MGeo作为达摩院与高德联合研发的多模态…低代码实践用Streamlit快速搭建MGeo地址查询Demo为什么需要MGeo地址查询工具作为售前工程师我经常需要在客户会议上演示地址智能解析功能。但公司标准产品通常需要复杂的本地环境配置无法随身携带。MGeo作为达摩院与高德联合研发的多模态地理文本预训练模型能够高效完成地址标准化、要素解析等任务是演示的理想选择。这类任务通常需要GPU环境支持目前CSDN算力平台提供了包含该镜像的预置环境可快速部署验证。本文将分享如何用Streamlit这个低代码工具快速搭建一个可交互的地址查询Demo让你在5分钟内拥有一个可演示的Web应用。环境准备与镜像选择基础环境要求运行MGeo模型需要以下基础环境Python 3.7PyTorch 1.11.0ModelScope基础库Streamlit前端框架实测在配备GPU的环境中运行效果最佳显存建议8GB以上。如果使用CPU环境处理速度会明显下降。推荐使用预置镜像为避免繁琐的环境配置推荐直接使用预置了以下工具的镜像Python 3.8PyTorch 1.11.0CUDA 11.3ModelScope 1.4.3Streamlit 1.22.0这样可以直接跳过环境配置环节专注于应用开发。核心代码实现模型加载与地址解析函数首先实现核心的地址解析功能加载MGeo模型并定义处理函数from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks def init_mgeo_model(): 初始化MGeo地址要素解析模型 task Tasks.token_classification model_id damo/mgeo_geographic_elements_tagging_chinese_base return pipeline(tasktask, modelmodel_id) def parse_address(address_text, pipeline_ins): 解析单条地址文本 result pipeline_ins(inputaddress_text) return { prov: next((r[span] for r in result[output] if r[type] prov), ), city: next((r[span] for r in result[output] if r[type] city), ), district: next((r[span] for r in result[output] if r[type] district), ), town: next((r[span] for r in result[output] if r[type] town), ) }Streamlit界面搭建用Streamlit构建交互式界面非常简单import streamlit as st # 初始化模型带缓存避免重复加载 st.cache_resource def load_model(): return init_mgeo_model() # 页面标题和说明 st.title(MGeo地址智能解析演示系统) st.markdown( 输入地址文本系统将自动识别其中的省、市、区、街道等要素 ) # 输入区域 address_input st.text_area(请输入地址, 上海市浦东新区张江高科技园区科苑路88号) # 解析按钮 if st.button(解析地址): model load_model() with st.spinner(正在解析中...): result parse_address(address_input, model) # 显示结果 st.success(解析完成) col1, col2 st.columns(2) with col1: st.markdown(**省份**{}.format(result[prov])) st.markdown(**城市**{}.format(result[city])) with col2: st.markdown(**区县**{}.format(result[district])) st.markdown(**乡镇**{}.format(result[town]))完整部署流程本地运行测试将上述代码保存为app.py安装依赖bash pip install modelscope streamlit启动服务bash streamlit run app.py浏览器访问http://localhost:8501即可使用生产环境部署如需对外提供服务可以使用以下方式部署修改app.py添加服务端口配置python if __name__ __main__: import os port int(os.environ.get(PORT, 8501)) st.set_page_config(layoutwide) st.title(MGeo地址解析服务)使用以下命令启动bash nohup streamlit run app.py --server.port8501 配置Nginx反向代理可选进阶功能扩展批量处理Excel文件对于需要处理大量地址的场景可以添加文件上传功能import pandas as pd uploaded_file st.file_uploader(或上传Excel文件, type[xlsx]) if uploaded_file: df pd.read_excel(uploaded_file) if address not in df.columns: st.error(Excel中必须包含address列) else: model load_model() progress_bar st.progress(0) results [] for i, addr in enumerate(df[address]): results.append(parse_address(addr, model)) progress_bar.progress((i1)/len(df)) result_df pd.DataFrame(results) output_df pd.concat([df, result_df], axis1) st.download_button( label下载结果, dataoutput_df.to_csv(indexFalse).encode(utf-8), file_nameaddress_result.csv, mimetext/csv )性能优化建议启用批处理修改模型加载方式支持批量输入python pipeline_ins pipeline(tasktask, modelmodel_id, batch_size8)使用GPU加速确保环境中有CUDA支持缓存常用地址对重复地址不做重复解析常见问题排查模型加载失败若出现OSError: Unable to create link错误尝试pip install --upgrade modelscope显存不足处理减小batch_size参数pipeline_ins pipeline(tasktask, modelmodel_id, batch_size2)中文显示异常在Streamlit开头添加编码声明# -*- coding: utf-8 -*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding(utf-8)总结与下一步通过本文介绍的方法你可以快速搭建一个功能完善的MGeo地址解析演示系统。这个方案有三大优势低代码仅需不到100行Python代码便携性单个.py文件即可运行可扩展轻松添加新功能建议下一步尝试接入更多MGeo模型能力如地址相似度计算添加历史记录功能开发REST API接口现在就可以复制代码试试效果有任何问题欢迎交流讨论