【徹底解説】Dash を使ってPython からHugging Face のデータに連携するアプリを簡単に開発

Python エコシステムには、多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。CData Python Connector for API を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでHugging Face にデータ連携するアプリケーションを効率的に開発することができます。本記事では、pandas、Dash とCData Connector を使って、Hugging Face に連携して、Hugging Face のデータ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

1. Hugging Face をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
2. Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにHugging Face のデータを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

必要なモジュールのインストール

まずは、pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします：

pip install pandas
pip install dash
pip install dash-daq

Python でHugging Face のデータを可視化

必要なモジュールとフレームワークがインストールされたら、ウェブアプリを開発していきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に掲載しているので、参考にしてください。

まず、CData Connector を含むモジュールをインポートします：

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.api as mod
import plotly.graph_objs as go

接続文字列を使ってデータへの接続を確立します。connect 関数を使ってCData Hugging Face Connector からHugging Face のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\HuggingFace.apip;ProfileSettings='APIKey=hf_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx';")

HuggingFace Hub は、API へのアクセスを可能にするためにトークンベースの認証を使用します。この API では、HuggingFace Hub プラットフォーム上の機械学習モデル、データセット、スペース、論文、その他のリソースにアクセスできます。

API キー認証の設定

HuggingFace Hub への認証には、API Key（アクセストークン）を指定する必要があります。アクセストークンを取得するには、以下のステップで進めます：

1. https://huggingface.co で HuggingFace アカウントにログインします
2. Settings > Access Tokens に移動します
3. 「New token」をクリックして新しいアクセストークンを作成します
4. 適切な権限（read または write）を選択します
5. トークンの値をコピーします

アクセストークンを取得したら、以下の接続プロパティを設定します：

• AuthScheme：APIKey に設定します。
• APIKey：HuggingFace のアクセストークンに設定します。

接続文字列の例

Profile=C:\profiles\HuggingFace.apip;ProfileSettings='APIKey=hf_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx';

Hugging Face にクエリを実行

read_sql 関数を使って、padas からSQL 文を発行し、DataFrame に結果を格納します。

df = pd.read_sql("""SELECT ,  FROM Collections WHERE  = ''""", cnxn)

ウェブアプリケーションの設定

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、ウェブアプリにname、stylesheet、title を設定していきます。

app_name = 'dash-apiedataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'

Layout 設定

次に、Hugging Face のデータ をベースにした棒グラフを作詞し、アプリのレイアウトを設定します。

trace = go.Bar(x=df., y=df., name='')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Hugging Face Collections Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして実行

接続、アプリ、レイアウトを定義したら、アプリを実行してみましょう。以下のコードで実行できます。

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでHugging Face のデータ を見てみましょう。

python api-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

Hugging Face Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Hugging Face のデータ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成してみてください。

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.api as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\HuggingFace.apip;ProfileSettings='APIKey=hf_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx';")

df = pd.read_sql("SELECT ,  FROM Collections WHERE  = ''", cnxn)
app_name = 'dash-apidataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'
trace = go.Bar(x=df., y=df., name='')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Hugging Face Collections Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)