Stencil.js กับ Machine Learning Pipeline —

Shadow DOM: ใช้ Shadow DOM แยก CSS ป้องกัน Style Leaking
Props: ใช้ Primitive Types สำหรับ Props (string, number, boolean)
Lazy Loading: ใช้ Stencil Lazy Loading โหลด Components ที่ต้องใช้
API Integration: ใช้ REST API เชื่อมกับ ML Model Server
Real-time: ใช้ WebSocket สำหรับ Real-time Updates
Testing: เขียน Unit Tests สำหรับ Components ด้วย Jest

Stencil.js สำหรับ ML Dashboard

Stencil.js เป็น Compiler สร้าง Web Components ใช้ได้ทุก Framework TypeScript JSX Native Web Components ขนาดเล็ก Performance สูง

เนื้อหาเกี่ยวข้อง — บทความที่เกี่ยวข้อง: LLM Fine-tuning LoRA MLOps Workflow —

ML Pipeline Dashboard ต้องการ Components แสดง Model Metrics, Training Progress, Prediction Results ใช้ Stencil.js สร้าง Reusable Components

เนื้อหาเกี่ยวข้อง — ทำความเข้าใจ Prometheus PromQL Scaling Strategy วิธี Scale — คู่มือฉบับสมบูรณ์ 2026

Dashboard Integration



 -->

// Stencil.js Build Commands
// npm run build          — Production build
// npm run generate       — Generate new component
// npm run test           — Run tests
// npm run test.watch     — Watch mode

// stencil.config.ts
// import { Config } from '@stencil/core';
// export const config: Config = {
//   namespace: 'ml-components',
//   outputTargets: [
//     { type: 'dist', esmLoaderPath: '../loader' },
//     { type: 'dist-custom-elements' },
//     { type: 'www', serviceWorker: null },
//   ],
// };

console.log("Dashboard Integration:");
console.log("  Components: ml-metric-card, ml-training-progress, ml-prediction");
console.log("  API: FastAPI ML Server");
console.log("  Update: Auto-refresh every 5s");