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使用 AWS 和 Python 为您的生成式 AI 应用程序构建和部署 UI
AWS 提供了一套强大的工具和服务，简化了生成式 AI 应用程序的构建和部署过程，即使对于前端和后端开发经验有限的人也是如此。在这篇文章中，我们探索了一种实用的解决方案，该解决方案使用 Streamlit（用于构建交互式数据应用程序的 Python 库）和 AWS 服务（如 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)、Amazon Cognito 和 AWS 云开发工具包 (AWS CDK)）来创建具有身份验证和部署功能的用户友好型生成式 AI 应用程序。
来源:亚马逊云科技 _机器学习生成式 AI 的出现开启了一个充满可能性的新时代，使创建类似人类的文本、图像、代码等成为可能。然而，尽管这些进步令人兴奋，但数据科学家在开发 UI 以及原型设计和与业务用户交互时经常面临挑战。传统上，构建前端和后端应用程序需要了解 Web 开发框架和基础设施管理，这对于主要在数据科学和机器学习方面具有专业知识的人来说可能是艰巨的任务。
AWS 提供了一套强大的工具和服务，可简化构建和部署生成式 AI 应用程序的过程，即使对于那些在前端和后端开发方面经验有限的人也是如此。在这篇文章中，我们探索了一个实用的解决方案，该解决方案使用 Streamlit（用于构建交互式数据应用程序的 Python 库）和 AWS 服务（如 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)、Amazon Cognito 和 AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)）来创建具有身份验证和部署功能的用户友好的生成式 AI 应用程序。
Streamlit Amazon Elastic Container Service Amazon Cognito AWS Cloud Development Kit解决方案概述
对于此解决方案，您将部署一个演示应用程序，该应用程序提供干净直观的 UI 来与生成式 AI 模型交互，如以下屏幕截图所示。
UI 由一个文本输入区域（用户可以在其中输入查询）和一个输出区域（用于显示生成的结果）组成。
默认界面简单明了，但您可以扩展和自定义它以满足您的特定需求。 借助 Streamlit 的灵活性，您可以根据用例的需要添加其他功能、调整样式和集成其他功能。
我们探索的解决方案由两个主要组件组成：用于 UI 的 Python 应用程序和用于安全地托管和服务应用程序的 AWS 部署架构。
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