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# Einführung
Sie sind additionally Scholar oder jemand, der gerade erst anfängt, die betriebliche Seite der Erstellung von Anwendungen zu erlernen. Den ersten Schritt haben Sie bereits getan, indem Sie Ihre Anwendung lokal entwickeln und testen. Jetzt möchten Sie es in der Cloud bereitstellen, damit von überall darauf zugegriffen werden kann. Das Drawback besteht darin, dass sich Cloud-Internet hosting zu Beginn kompliziert und teuer anfühlen kann.
In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einige der einfachsten kostenlosen Plattformen, mit denen Sie Ihre Python-Internet- oder API-Anwendung (Software Programming Interface) hosten können, ohne im Voraus zu bezahlen. Auch wenn die Rechenleistung dieser Dienste begrenzt ist, reichen sie für ein erstes Spielzeugprojekt, eine persönliche Demo oder einfach nur zum Experimentieren mit Bereitstellung, Überwachung und grundlegender Anwendungsverwaltung mehr als aus.
# 1. Teilen Sie KI-Apps mit Hugging Face Areas
Gesichtsräume umarmen ist eine meiner Lieblingsoptionen zum Hosten von Python-Anwendungen, insbesondere wenn Sie an Projekten zur künstlichen Intelligenz arbeiten. Es ist sehr anfängerfreundlich und macht den Einsatz deutlich weniger einschüchternd. Sie können eine starten Gradio Anwendung einfach durch Hochladen Ihrer Dateien, Drücken der Git Commits oder sogar die Verwendung der Hugging Face-Befehlszeilenschnittstelle (CLI).
Es ist besonders nützlich für maschinelles Lernen und LLM-Projekte (Giant Language Mannequin), unterstützt aber auch Streamlit und Docker-basierte Anwendungen. Das gibt Ihnen eine gewisse Flexibilität, je nachdem, wie einfach oder individuell Ihre Anwendung ist.
Die standardmäßige kostenlose {Hardware} von Hugging Face Areas bietet Ihnen 2 CPU-Kerne, 16 GB RAM und 50 GB nicht persistenten Speicherplatz, was mehr als genug für viele Demos, Prototypen, Klassenprojekte und kleine Experimente ist.
Beachten Sie, dass Areas auf der kostenlosen CPU-Basisstufe nach etwa 48 Stunden Inaktivität automatisch in den Ruhezustand wechseln, aber neu gestartet werden, wenn jemand die Anwendung erneut besucht.
# 2. Stellen Sie Daten-Apps mit der Streamlit Neighborhood Cloud bereit
Streamlit Neighborhood Cloud conflict eine der ersten Plattformen, die ich nutzte, als ich lernte, wie man Python-Webanwendungen bereitstellt. Neben HerokuDadurch fühlte sich der gesamte Prozess viel verständlicher an. Es ist ein toller Ausgangspunkt für Anfänger, da Sie von einem lokalen Projekt zu einer Stay-Anwendung wechseln können, ohne sich mit allzu viel Setup befassen zu müssen.
Auch wenn viele Leute Streamlit immer noch nur als Dashboard-Instrument betrachten, ist es zu einer flexiblen Möglichkeit geworden, Datenanwendungen, interne Instruments und einfache interaktive Webanwendungen in Python zu erstellen. Das Bereitstellungserlebnis ist eine seiner größten Stärken, denn Ihr GitHub Das Repository fungiert als Quelle der Wahrheit und Push-Vorgänge an das Repository werden automatisch in der Anwendung widergespiegelt.
Für die kostenlose Stufe gibt Streamlit an, dass alle Neighborhood Cloud-Benutzer denselben Ressourcenpool teilen, mit ungefähren Grenzen von 0,078 bis 2 CPU-Kernen, 690 MB bis 2,7 GB Arbeitsspeicher und bis zu 50 GB Speicher. Wichtig zu wissen ist, dass Anwendungen, die 12 Stunden lang keinen Datenverkehr haben, in den Ruhezustand versetzt werden, aber wieder aktiviert werden können, wenn jemand die Anwendung besucht.
# 3. Stellen Sie Backend-APIs mit Render bereit
Machen ist eine umfassendere Internet hosting-Plattform, mit der Sie alle Arten von Webanwendungen bereitstellen können, einschließlich Python, Node.js, Ruby on Rails und Docker-basierte Dienste. Es ist eine gute Possibility, wenn Sie ein Internet hosting durchführen möchten Flasche oder FastAPI Backend, ohne selbst Server einzurichten.
Der Bereitstellungsablauf ist sehr einfach. Sie stellen eine Verbindung zu einem GitHub-Repository her – obwohl Render dies auch unterstützt GitLab Und Bitbucket – und die Plattform übernimmt den Erstellungs- und Bereitstellungsprozess für Sie. Das macht es zu einer sehr einsteigerfreundlichen Möglichkeit, eine Python-API on-line zu stellen.
Render bietet eine kostenlose Stufe für Webdienste an, die zum Testen von Ideen, Hobbyprojekten und kleinen Demos nützlich ist. Es ist wichtig zu wissen, dass kostenlose Webdienste nach 15 Minuten Inaktivität heruntergefahren werden und es bei einem erneuten Besuch bis zu einer Minute dauern kann, bis der Dienst wieder aktiviert wird.
# 4. Führen Sie Python-Apps mit Modal aus
Modal ist eine meiner liebsten modernen Plattformen zum Ausführen von Python-Anwendungen, insbesondere wenn das Projekt etwas fortgeschrittener ist als eine einfache Demo. Ich habe es für Mannequin Context Protocol (MCP)-Backends, KI-Agenten und komplexere Anwendungen verwendet, bei denen ich schnell etwas wollte, ohne die Infrastruktur selbst verwalten zu müssen. Einer der schönsten Aspekte ist, dass Sie die Infrastruktur in Python definieren, sodass sich die gesamte Entwicklererfahrung viel natürlicher anfühlt, wenn Sie bereits im Python-Ökosystem arbeiten.
Es eignet sich besonders intestine für Workloads des maschinellen Lernens, Hintergrundjobs und Backend-Dienste. Sie können Python-Funktionen, geplante Jobs und Internet-Endpunkte ausführen, was es flexibel genug für APIs, asynchrone Verarbeitung und Modellinferenz macht.
Das kostenlose Kontingent ist für den Einstieg recht großzügig. Der Starter-Plan von Modal umfasst 30 US-Greenback professional Monat an kostenlosen Credit sowie begrenzte Internet-Endpunkte und Cron-Jobs, was normalerweise für kleine Experimente, persönliche Projekte und frühe Prototypen ausreicht.
# 5. Hosten Sie vollständige Python-Apps auf PythonAnywhere
PythonAnywhere ist eine der bekanntesten Plattformen für Python-Internet hosting. Im Vergleich zu neueren Instruments fühlt es sich zwar etwas altmodischer an, erledigt aber trotzdem seine Aufgabe. Ein Grund dafür, dass die Leute immer wieder darauf zurückgreifen, ist, dass es speziell für Python entwickelt wurde, sodass Sie Code schreiben, Dateien verwalten, Konsolen öffnen und eine Webanwendung über den Browser bereitstellen können, ohne einen eigenen Server einzurichten.
Es ist eine gute Possibility für einfache Flaschen und Django Projekte, insbesondere wenn Sie eine All-in-One-Umgebung wünschen, anstatt viele separate Dienste zu verbinden. Für Anfänger kann dies die Lernkurve erheblich erleichtern.
Das kostenlose Konto eignet sich hervorragend zum Lernen und für kleine Projekte. Zu den kostenlosen Konten gehören derzeit:
- Eine Webanwendung mit einem Internet-Employee.
- Zwei Konsolen.
- 512 MiB Festplattenspeicher und 100 CPU-Sekunden.
- Anwendungen laufen auf einem
yourusername.pythonanywhere.comSubdomain und kostenlose Konten haben einen eingeschränkten ausgehenden Internetzugang.
# Zusammenfassung
Hier ist ein kurzer Vergleich, der Ihnen bei der Auswahl der richtigen Plattform basierend auf der Artwork der Python-Anwendung, die Sie bereitstellen möchten, helfen soll.
| Plattform | Am besten für | Free-Tier-Stil | Intestine für Anfänger |
|---|---|---|---|
| Gesichtsräume umarmen | KI-Demos, Gradio, Streamlit | Kostenloses Neighborhood-Internet hosting mit CPU-Ressourcen | Ja |
| Streamlit Neighborhood Cloud | Daten-Apps, Dashboards, interne Instruments | Kostenloses App-Internet hosting von GitHub | Ja |
| Machen | Flask- und FastAPI-Backend-APIs | Kostenloser Webservice mit Ruhezustand nach Inaktivität | Ja |
| Modal | KI-Backends, Agenten, Jobs, serverlose Apps | Monatliche kostenlose Credit | Mäßig |
| PythonAnywhere | Flask- und Django-Apps | Kostenloser Einsteigerplan mit einer Internet-App | Ja |
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.