在学习 AWS 和机器学习/AI 的过程中，我决定通过模拟使用 Streamlit、自然语言处理或 NLP 创建一个简单但功能强大的 AWS 学习路径推荐器S3环境。该应用程序将能够根据用户输入建议 AWS 学习路径。
那么，让我们开始吧！
先决条件
开始之前，请确保已安装 Python 并创建一个新的项目文件夹。然后，安装以下库：
第 1 步：设置模拟 S3
首先，我们定义一个函数来使用 Moto 创建模拟 S3；这将用于模拟 AWS S3，而无需连接到 AWS。
第2步：推荐功能
接下来，我们将定义一个函数，根据用户的输入，该函数将利用一些 NLP 提出学习路径建议：
第 3 步：Streamlit 界面
现在让我们使用 Streamlit 设计应用程序的界面：
第四步：将它们放在一起
将所有代码片段合并到一个名为“app.py”的 Python 文件中：
第 5 步：运行应用程序
要启动 Streamlit 应用程序，请打开终端，将目录更改为您的项目文件夹并运行：
这将启动 Streamlit 服务器并在默认网络浏览器中打开应用程序。
如何运作
该应用程序创建一个模拟 S3 存储桶，其中填充了一些示例 AWS 学习资源。
该应用程序通过输入用户的学习兴趣并单击“获取推荐”，使用 TF-IDF 和余弦相似度来推荐最相关的资源。前 3 名推荐将显示给用户。
结论。
这个简单的应用程序使用 Streamlit 将 NLP 技术与 AWS 服务结合在一起，以创建交互式学习路径推荐器。您可以通过集成实际的 AWS 服务、添加更多资源或使用更复杂的推荐算法来扩展此示例。
这是一个非常简单的示例，可以在生产中进行很多改进。请记住，安全性、可扩展性和用户体验是为现实世界开发应用程序时的主要关注点。
非常感谢您阅读本文！
以上是使用 Streamlit 创建您自己的个性化 AWS 学习体验的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
