В этом руководстве мы рассмотрим создание продвинутой интерактивной информационной панели с использованием Dash, Plotly и Bootstrap. Мы покажем, как эти инструменты позволяют нам разрабатывать макеты и визуализации, а также как механизм обратного вызова в Dash связывает элементы управления с результатами, обеспечивая реагирование в реальном времени.
Установка необходимых компонентов
Мы начнём с установки и импорта необходимых компонентов, включая Dash, Plotly, Pandas, NumPy и Bootstrap, для настройки среды нашей информационной панели. Мы также инициализируем случайные начальные значения и генерируем примерные данные, чтобы можно было последовательно тестировать интерактивные функции по мере их создания.
«`python
import dash
from dash import dcc, html, Input, Output, callback, dash_table
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
import dashbootstrapcomponents as dbc
print(«Generating sample data…»)
np.random.seed(42)
«`
Генерация синтетических данных о запасах
Мы генерируем синтетические данные о запасах, включая цены, объёмы и доходность, для нескольких тикеров в указанном диапазоне дат. Мы вычисляем скользящие средние и волатильность, чтобы обогатить набор данных полезными техническими индикаторами, обеспечивая прочную основу для создания интерактивных визуализаций.
«`python
start_date = datetime(2023, 1, 1)
end_date = datetime(2024, 12, 31)
dates = pd.daterange(start=startdate, end=end_date, freq=’D’)
stock_names = [‘AAPL’, ‘GOOGL’, ‘MSFT’, ‘AMZN’, ‘TSLA’]
all_data = []
base_prices = {‘AAPL’: 150, ‘GOOGL’: 120, ‘MSFT’: 250, ‘AMZN’: 100, ‘TSLA’: 200}
for stock in stock_names:
print(f»Creating data for {stock}…»)
baseprice = baseprices[stock]
n_days = len(dates)
returns = np.random.normal(0.0005, 0.025, n_days)
prices = np.zeros(n_days)
prices[0] = base_price
for i in range(1, n_days):
prices[i] = prices[i-1] * (1 + returns[i])
volumes = np.random.lognormal(15, 0.5, n_days).astype(int)
stock_df = pd.DataFrame({
‘Date’: dates,
‘Stock’: stock,
‘Price’: prices,
‘Volume’: volumes,
‘Returns’: np.concatenate([[0], np.diff(prices) / prices[:-1]]),
‘Sector’: np.random.choice([‘Technology’, ‘Consumer’, ‘Automotive’], 1)[0]
})
alldata.append(stockdf)
df = pd.concat(alldata, ignoreindex=True)
«`
Обеспечение безопасности ИИ в производстве: руководство для разработчиков по модерации и проверке безопасности от OpenAI
При внедрении ИИ в реальный мир безопасность становится неотъемлемой частью. OpenAI уделяет особое внимание обеспечению безопасности приложений, созданных на основе её моделей. В этой статье объясняется, как OpenAI оценивает безопасность и что можно сделать, чтобы соответствовать этим стандартам.
Почему важна безопасность
Системы ИИ мощны, но без ограничений они могут генерировать вредный, предвзятый или вводящий в заблуждение контент. Для разработчиков обеспечение безопасности — это не только соблюдение требований, но и создание приложений, которым люди могут действительно доверять и которые могут приносить пользу.
Основные практики обеспечения безопасности
API модерации контента
OpenAI предлагает бесплатный API модерации, предназначенный для помощи разработчикам в выявлении потенциально вредоносного контента как в тексте, так и в изображениях. Этот инструмент обеспечивает надёжную фильтрацию контента, систематически помечая такие категории, как домогательства, ненависть, насилие, сексуальный контент или самоповреждение, что повышает защиту конечных пользователей и способствует ответственному использованию ИИ.
Поддерживаемые модели
Можно использовать две модели модерации:
* omni-moderation-latest: предпочтительный выбор для большинства приложений, эта модель поддерживает как текстовые, так и графические входные данные, предлагает более тонкие категории и расширенные возможности обнаружения.
* text-moderation-latest (Legacy): поддерживает только текст и предоставляет меньше категорий.
Заключение
Создание безопасных и заслуживающих доверия приложений ИИ требует больше, чем просто технических характеристик — это требует продуманных мер защиты, постоянного тестирования и чёткой подотчётности. От API модерации до состязательного тестирования, человеческого контроля и тщательного управления входными и выходными данными — у разработчиков есть ряд инструментов и практик для снижения рисков и повышения надёжности.
Безопасность — это не просто галочка, которую нужно поставить один раз, а непрерывный процесс оценки, совершенствования и адаптации по мере развития технологий и поведения пользователей. Внедряя эти практики в рабочие процессы разработки, команды могут не только соответствовать требованиям политики, но и создавать системы ИИ, на которые пользователи могут действительно положиться — приложения, сочетающие инновации с ответственностью и масштабируемость с доверием.
1. Какие инструменты и библиотеки используются для создания интерактивной информационной панели в статье?
В статье для создания интерактивной информационной панели используются Dash, Plotly и Bootstrap.
2. Какие данные используются для создания визуализаций на информационной панели?
Для создания визуализаций на информационной панели используются синтетические данные о запасах, включая цены, объёмы и доходность для нескольких тикеров в указанном диапазоне дат.
3. Какие меры безопасности предлагает OpenAI для разработчиков, работающих с ИИ?
OpenAI предлагает бесплатный API модерации контента для помощи разработчикам в выявлении потенциально вредоносного контента как в тексте, так и в изображениях. Этот инструмент обеспечивает надёжную фильтрацию контента, систематически помечая такие категории, как домогательства, ненависть, насилие, сексуальный контент или самоповреждение.
4. Какие модели модерации контента предлагает OpenAI?
OpenAI предлагает две модели модерации контента:
* Omni-moderation-latest: предпочтительный выбор для большинства приложений, эта модель поддерживает как текстовые, так и графические входные данные, предлагает более тонкие категории и расширенные возможности обнаружения.
* Text-moderation-latest (Legacy): поддерживает только текст и предоставляет меньше категорий.
5. Почему обеспечение безопасности важно при внедрении ИИ в реальный мир?
Системы ИИ могут генерировать вредный, предвзятый или вводящий в заблуждение контент. Обеспечение безопасности помогает разработчикам создавать приложения, которым люди могут доверять и которые могут приносить пользу.