グループワーク第1回 AIWebアプリ開発

このリポジトリは、Streamlit と Hugging Face Transformers を使って簡単にNLP（自然言語処理）アプリを作るためのテンプレートです。
ハッカソンや学習用プロジェクトの土台として活用できます！

🚀 できること

• ブラウザ上で動く感情分析アプリをすぐに実行できます。
• 入力したテキストに対して、ポジティブ／ネガティブなどの感情を判定します。
• Hugging Faceのモデルを直接利用します（GPUサーバを利用します）。

📦 セットアップ手順

以下の手順で実行環境を整えましょう！

1. リポジトリをクローン

GitHubからコードを取得します。

git clone https://github.com/fuji029/demo-gw1-aiwebapp
cd demo-gw1-aiwebapp

💡 GitHubとは？

プログラムのソースコードを共有・管理するためのサービスです。

git clone は、リポジトリ（プロジェクト全体）を自分のPCにコピーするコマンドです。

2. 依存パッケージをインストール

uvがインストールされている状態で以下を実行します。

uv sync

💡 ここでインストールされる主なパッケージ

3. アプリを起動

以下のコマンドでWebアプリを起動します。

uv run streamlit run src/app.py --server.port 8000

以上のコマンドでリモートサーバ上のlocalhost:8000にアプリが展開されます。

ローカルPCで確かめるには以下のコマンドを実行し、ポート転送を用いてリモートサーバのポート8000番をローカルの8000番等に転送しましょう。

ssh user@ssh.server -L 8000:localhost:8000

また、VSCodeからリモートサーバにアクセスしている人は、以下の方法でも構いません。

（参考）：VSCode の新機能「ポート転送」が外部確認で便利！

📁 ディレクトリ構成

.
├─ src
│   ├─ app.py       # Streamlitアプリのメインコード
│   └─ README.md    # コード説明用ドキュメント
├─ .gitignore
├─ .python-version
├─ pyproject.toml   # パッケージ管理
├─ README.md        # このファイル
└─ uv.lock          # パッケージ管理

🏃 次のステップ...？

• アプリのテーマを変えてみましょう（要約・翻訳など）。
• Hugging Faceの他のモデルに変更して試してみましょう。
• Streamlitのコンポーネントを追加してUIを改善してみましょう！