网站源代码上传,阿里企业邮箱电话,wordpress 共享按钮,android+wordpressWeb APP 阶段性综述
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当前Web APP 主要应用于电脑端常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域Web APP 扮演着重要角色。在生物信息学领域诸多工具以 Web APP 的形式呈现相较之下医学领域的此类应用数量相对较少。在医学和生物信息学的学术论文中Web APP 是展示研究成果的有效工具并且还能部署到网络上服务于实际应用场景。
Shiny APP
平台特性Shiny APP 搭建于 R 语言平台之上界面设计美观。其功能主要围绕 R 语言的应用范畴涵盖统计学与机器学习领域。值得注意的是虽然 Shiny 也有 Python 版本但在实际应用中鲜少被采用。 部署方式考虑到国内访问的便捷性既可以选择将其部署到 Shiny Cloud也可借助 ShinyProxy 进行本地部署。不过Shiny Cloud 存在一定限制例如 APP 数量上限为 5 个且算力方面也有所约束。
Streamlit APP
平台特性Streamlit APP 以 Python 语言为依托同样拥有美观的界面功能更为丰富多元广泛涉及数据分析、统计学、机器学习以及深度学习等多个领域。 部署方式既能部署至 Streamlit Cloud也能够借助 ShinyProxy 实现本地部署。Streamlit 云平台在 APP 数量上没有限制算力限制也相对宽松。
LLM API APP
实现原理此类 Web APP 将模型部署为 API 作为后台在 LLM大语言模型的问答环节中引入 API 以精准回答专业问题。这种方式巧妙融合了 LLM 广泛的知识储备与机器学习的数据处理能力极具发展潜力。 构建与发布平台随着 AI 技术的兴起这类应用逐渐流行。目前构建并发布此类应用的平台有扣子平台、百度千帆平台等。 API 部署方式既可以选用如 Render 这类平台的试用版本但该版本空间和算力有限对于复杂的机器学习模型或许并不适用也能够通过宝塔面板以及适用于 R 语言的 Plumber PM2等方式进行本地部署。
医学领域 Web APP 相较于生物信息学领域数量稀少
这可能是由于生物信息学研究人员接触的代码知识更为丰富而医学数据分析的从业人员多为兼职其学习路径通常也不涉及 Web APP 的构建与部署表现为现存的医学类APP数量稀少质量也普遍不高。
AI 助力 Web APP 构建与部署
如今各类 AI 辅助编程工具已相对成熟能够直接生成相关代码极大地简化了 Web APP 的构建与部署流程。鉴于 Web APP 本身结构不算复杂只要对相关流程有一定了解就能在短时间内实现 Web APP 的构建与部署也为医学类web APP的增加提供了条件。
