本文主要是介绍大模型部署之前端页面编写框架，我选streamlit，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
简介
Streamlit是一个开源的Python库，它让数据科学家和开发者可以快速创建和分享美观的，交互式的Web应用。无需拥有前端开发经验，任何人都可以使用Streamlit将数据脚本转换为分享给非技术用户的交互式Web应用。它简化了Web应用的开发流程，让开发者能够专注于数据和业务逻辑，而不是UI代码。Streamlit的设计哲学是简洁高效，它通过减少样板代码的使用，使得创建数据驱动的应用变得前所未有的简单。
当然，我们作为人工智能的开发者，可以使用streamlit方便的进行前端的展示，结合后端的FastAPI接口框架，就能够达到我们所预期的效果，而且streamlit使用纯python编写，我们可以很方便的迁入我们的python代码，达到快速融合使用的效果。
Streamlit的特点包括：
- 快速开发：使用简单的Python脚本就可以创建应用，无需使用复杂的Web框架。
- 高度交互性：支持多种输入控件和数据可视化工具，让用户与数据和模型进行互动。
- 易于共享：Streamlit应用可以部署到云平台，使团队和客户能够轻松访问。
选择Streamlit进行数据科学和机器学习项目的理由非常充分。它不仅能够快速从数据分析过渡到原型制作和应用部署，而且还因其易用性、灵活性和强大的社区支持而受到开发者的青睐。
如果你想看关于streamlit的完整教程，你可以考虑使用Yutube网站里去观看，英文视频（当然了，这个肯定是外国人录制的，国内目前这方面的视频少之又少）链接如下：
这篇关于大模型部署之前端页面编写框架，我选streamlit的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
