今月のアップデートパッチにより、Morphのクラウドホスティング上にStreamlitアプリをデプロイできるようになりました！ 🎉

これにより、Morphフレームワークで作られたアプリだけでなく、すでにお手元にあるStreamlitで構築されたデータアプリ・AIアプリをセキュアでスケーラブルなクラウド環境にホスティングすることができるようになりました。

Streamlitのデプロイ

AI/データアプリ開発を行う際に、Streamlitはとても良い選択肢です。Pythonだけでアプリを構築することができるため、プロトタイプの構築には非常に適しています。この度のMorphのアップデートでは、Streamlitで構築したプロトタイプをユーザー認証付きでクラウドからアクセス可能な社内アプリへと進化させます。Morphのプラットフォームにデプロイすれば、ビルトインのユーザー認証によって保護されるため、ユーザー認証のためのコードを追加する必要がありません。

さらに、MorphではDockerと用いた完全に自由なランタイムのカスタマイズが可能なため、ライブラリやパッケージを自由にインストールすることが可能です。

以下にStreamlitをMorphにデプロイするチュートリアル記事を執筆もしております。

https://zenn.dev/morph_tech_blog/articles/5dea5bf4765d7d

AWS / GCPの選択

Streamlitのサポートに合わせて、実行環境をAWS / GCPから選択できるようになりました。

Streamlitをデプロイする際はGCPを選択することが必須となりますが、その他のフレームワークをデプロイする際も最適なプラットフォームを選択することが可能になりました。自身の利用する環境に近いリージョンの選択など設定の柔軟性も向上しています。

さらに、それぞれのプラットフォームの特性を生かしたCPUやメモリ、同時実行数などの設定も活用することにより、構築したアプリの要件に合わせたインフラの構築が可能になりました。

morph_project.ymlによるプロビジョニング

Morphのデプロイの設定は、morph_project.ymlにビルド・デプロイの設定を記述することで自動的に適用されます。これまでは、Morph上にアプリをデプロイする際にDockerfileを設定する必要があり、サーバーの性能やリージョンの設定を変更をすることもできませんでした。今回のアップデートにより、開発者は簡単に設定をyamlベースで変更をすることができ、Githubにプッシュをするだけでデプロイ環境を自由に変更することが可能になります。

version: '1'

# Build Settings
build:
    runtime: python3.12
    framework: streamlit
    package_manager: poetry

# Deployment Settings
deployment:
    provider: gcp
    gcp:
        region: us-central1
        memory: "1Gi"
        cpu: 1
        concurrency: 80
        timeout: 300

今後の展望

社内アプリを構築する際に最適なフレームワークは、開発者の得意な技術スタックや求められる要件によっても変化します。コーディングAIによってどのフレームワークを使用した場合にも開発の難易度は下がっています。その際にボトルネックになるのが、社内に安全に共有をするユーザー認証とインフラの構築です。

今後、Streamlitに加えてサポートをするフレームワークを増やしていくことであらゆる開発者がアプリの社内共有に必要な手間から解放されコードの品質向上に集中できる環境をサポートしていきます。

ぜひ、最新のドキュメント https://docs.morph-data.ioをチェックして頂き、Morphクラウドを使った社内アプリ共有の簡単さを実感して見てください。皆様の現場で、社内アプリを通じたAI、データの活用が広がり業務効率化とイノベーションの加速に貢献できることを期待しています。