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Streamlit 构建大语言模型 (LLM) web 界面_大语言模型 webui

大语言模型 webui

Streamlit 构建大语言模型 (LLM) web 界面

选择Streamlit的原因

  1. 易用性:Streamlit 提供了一个直观且易于使用的环境,让数据科学家和机器学习工程师能够快速构建数据驱动的应用程序,而不需要专业的前端开发技能。对于大语言模型这类复杂模型,Streamlit 可以帮助开发者迅速搭建展示模型效果及交互界面的Web应用,方便用户输入查询、模型预测及结果展示。

  2. 实时互动:通过Streamlit,可以将大语言模型集成到Web应用中,实现实时交互式体验,用户可以直接在浏览器中与模型进行对话或提交请求,并立即得到模型生成的结果。

  3. 简化部署:Streamlit 应用可以通过一行命令部署到云端服务,大大降低了将大语言模型部署为Web服务的门槛,便于模型的分享和使用。

原理

  • 基于Python API:Streamlit 库基于Python编写,允许用户用Python脚本描述UI元素和数据处理逻辑。
  • 响应式设计:Streamlit 应用是动态生成的,每当用户交互或数据发生变化时,都会重新渲染整个页面,更新结果显示。
  • 集成模型调用:在Streamlit应用中,开发者可以方便地调用大语言模型API或本地模型来处理用户输入,然后将模型输出结果展示在网页上。

流程

  1. 安装Streamlit:首先确保Python环境中已安装Streamlit库。
  2. 创建应用脚本:编写Python脚本,定义UI组件(如文本输入框、按钮、文本显示区域等)。
  3. 集成大语言模型:在脚本中添加调用大语言模型的方法,通常是封装好模型预测API调用。
  4. 处理用户输入:监听用户在界面上的操作,如点击按钮或输入问题,触发模型调用。
  5. 展示模型输出:将模型返回的结果通过Streamlit的API显示在网页上。
  6. 运行应用:使用 streamlit run your_script.py 命令启动应用,Streamlit会自动在本地开启一个Web服务器,并在浏览器中打开应用。

streamlit布局示例代码

以下展示了如何自定义你的 Streamlit 应用布局:

import streamlit as st

st.set_page_config(layout="wide")

st.title('How to layout your Streamlit app')

with st.expander('About this app'):
  st.write('This app shows the various ways on how you can layout your Streamlit app.')
  st.image('https://streamlit.io/images/brand/streamlit-logo-secondary-colormark-darktext.png', width=250)

st.sidebar.header('Input')
user_name = st.sidebar.text_input('What is your name?')
user_emoji = st.sidebar.selectbox('Choose an emoji', ['', '
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