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正常在学习一个新框架之前， 肯定要先调研下这个框架究竟能做些什么事吧？ 但对于 streamlit 来说，请你相信我，这是一个你可以无脑去学习的框架，我之所以这么说，是因为我相信终有一天，你一定能用得上它。 如果你真的需要一些理由的话，那我随便给你举几个例子：
参考资料 streamlit高级功能
Streamlit是一个免费的开源框架，用于快速构建和共享漂亮的机器学习和数据科学Web应用程序。它是一个基于Python的库，专为机器学习工程师设计。数据科学家或机器学习工程师不是网络开发人员，他们对花几周时间学习使用这些框架来构建网络应用程序不感兴趣。相反，他们
streamlit简介 streamlit是一种构建和共享数据应用程序的快捷方式，Streamlit可以在几分钟内将数据脚本变成可共享的网络应用。全部采用纯Python语言，不需要前端经验。 streamlit安装 pip install streamlit 入门示例 streamlit hello 执行后 streamlit 会自动打开浏览器加载一个本地页面 http:/
* 注意：如果是在docker中部署，在外部访问需要利用外部的ip+指定的端口号才可以访问到的。
AutoGen作为一个最大化LLM(如GPT-4)能力的框架而脱颖而出。由微软研究院开发的AutoGen通过提供一种自动化、优化和编排工作流的方法，简化了复杂的、基于多代理llm的应用程序的创建。我们在以前的文章中也有过介绍，你可以与许多GPT交谈，并且GPT和GPT之间也可以互相交谈。每
欢迎各位读者来到“最全Streamlit教程”专栏系列！如果您正在寻找一种简单而强大的方式来创建交互式数据应用程序，那么Streamlit无疑是您的最佳选择。作为该领域的热门框架，Streamlit让数据科学家、开发者和爱好者能够以前所未有的速度构建出引人入胜的数据可视化工具。
这个关于Streamlit的教程旨在帮助数据科学家或机器学习工程师，他们不是网络开发者，也不想花费数周时间学习使用这些框架来构建网络应用程序。 Streamlit是一个免费且开源的框架，用于快速构建和共享美观的机器学习和数据科学Web应用程序。它是一个基于Python的库，专为机
效果如下： 只需要效果generate_llama2_response 为你的 llm的输出即可。
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