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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。
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。
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。
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。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', ['', '声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/羊村懒王/article/detail/688285
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