Streamlit LLM 示例项目教程

Streamlit LLM 示例项目教程

llm-examples 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-examples

项目介绍

Streamlit LLM 示例项目是一个基于 Streamlit 框架的示例集合，展示了如何使用大型语言模型（LLM）构建交互式应用程序。该项目旨在帮助开发者快速上手使用 Streamlit 和 LLM，通过实际案例展示如何将这些技术应用于各种场景。

项目快速启动

1. 克隆项目仓库

首先，克隆 Streamlit LLM 示例项目的 GitHub 仓库到本地：

git clone https://github.com/streamlit/llm-examples.git

2. 安装依赖

进入项目目录并安装所需的依赖包：

cd llm-examples
pip install -r requirements.txt

3. 运行示例应用

选择一个示例应用并运行：

streamlit run app.py

这将启动一个本地服务器，并在浏览器中打开示例应用。

应用案例和最佳实践

1. 文本生成应用

该示例展示了如何使用 LLM 生成文本。用户可以输入一个提示，模型将生成相应的文本输出。

import streamlit as st
from transformers import pipeline

# 加载模型
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

# Streamlit 应用
st.title("文本生成应用")
prompt = st.text_input("输入提示")

if prompt:
    output = generator(prompt, max_length=50)
    st.write(output[0]['generated_text'])

2. 问答系统

该示例展示了如何构建一个简单的问答系统。用户可以输入问题，模型将返回相应的答案。

import streamlit as st
from transformers import pipeline

# 加载模型
qa_pipeline = pipeline('question-answering')

# Streamlit 应用
st.title("问答系统")
question = st.text_input("输入问题")
context = st.text_area("输入上下文")

if question and context:
    answer = qa_pipeline(question=question, context=context)
    st.write(f"答案: {answer['answer']}")

典型生态项目

1. Hugging Face Transformers

Hugging Face 的 Transformers 库是一个广泛使用的开源库，提供了大量预训练的 LLM 模型。Streamlit LLM 示例项目中使用了该库来加载和使用模型。

2. Streamlit

Streamlit 是一个用于快速构建数据科学和机器学习应用的 Python 库。它提供了简单易用的 API，使得开发者可以快速构建交互式应用。

3. OpenAI GPT-3

OpenAI 的 GPT-3 是一个强大的 LLM，广泛应用于文本生成、问答系统等场景。虽然 Streamlit LLM 示例项目中没有直接使用 GPT-3，但开发者可以参考这些示例来集成 GPT-3 模型。

通过这些生态项目的结合，开发者可以构建出功能强大的 LLM 应用。

llm-examples 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-examples