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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：
官方帮助文档 Streamlit 体验 作者：刘志昱 (1.1.0.20211105) 本文用到的所有代码及资源包下载 通过st.set_page_config可以设置页面的部分属性。注意 本句是初始化语句，只能出现在程序的第一句，且只能出现一次 。 效果： 效果： 效果： 如需渲染多个网页，只需编写主页面+每个页
streamlit很好用，可以快速搭建app。 更有趣的是，还可以发布应用，真是一站式解决方案啊。 今天尝试了一把，流程简单，非常nice。 1. 代码传到github 1.1 首先在github上建立账号，然后在本机上安装git类的工具。本人是linux系统，直接apt-get install git即可。 1.2 使用github的账号在
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。
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
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
效果如下： 只需要效果generate_llama2_response 为你的 llm的输出即可。
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
