streamlit 大模型前段界面

结合 langchain 一起使用的工具,可以显示 web 界面

pip install streamlit duckduckgo-search

运行命令

streamlit run D:\Python_project\NLP\大模型学习\test.py

import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_community.llms import Tongyi
load_dotenv('key.env')  # 指定加载 env 文件
key = os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY')  # 获得指定环境变量
DASHSCOPE_API_KEY = os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"]  # 获得指定环境变量
model = Tongyi(temperature=1)


from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
import streamlit as st

st.title('🦜🔗 中文小故事生成器')

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("请编写一篇关于{topic}的中文小故事,不超过100字")
chain = prompt | model

with st.form('my_form'):
    text = st.text_area('输入主题关键词:', '小白兔')
    submitted = st.form_submit_button('提交')
    if submitted:
        print(st.info(chain.invoke({"topic": text})))

会报错:ModuleNotFoundError: No module named ‘streamlit.cli‘

解決:【Python BUG】ModuleNotFoundError: No module named ‘streamlit.cli‘-优快云博客

部署雲端可以点击右上角,结合官网示例查看怎么部署

<think>好的,我现在需要帮助用户设计和实现一个与LLM模型相关的应用界面。首先,我应该回顾用户的问题和提供的引用资料,确保理解他们的需求。用户提到他们想了解或开发LLM模型的应用界面,所以需要从设计和实现两个方面来回答。 根据引用[1],ER实体关系图展示了用户与界面元素、交互、视觉、信息等的关系。这意味着在设计界面时,需要重点考虑用户体验和反馈机制。引用[4]提到了无障碍设计原则的重要性,这对于确保界面适用于广泛用户群体很关键。此外,引用[5]介绍了使用Streamlit构建LLM的Web界面,这可能是一个实用的技术选择。 接下来,我需要确定回答的结构。用户要求结构清晰,逐步解决问题,所以应该分步骤讲解设计和实现。设计部分应包括核心要素、交互设计、无障碍设计以及原型工具的使用。实现部分则需要涵盖技术选型、前后端开发、LLM集成、测试部署等。 在技术选型方面,引用[5]提到Streamlit适合快速开发,这可以作为前端的一个推荐选项。对于后端,可能需要使用Python框架如FastAPI或Flask来处理请求。LLM集成部分,需要指导如何调用模型API或部署本地模型,同时考虑性能优化,比如异步处理或缓存机制,如引用[3]中提到的企业应用中的优化方法。 测试和部署阶段,要强调用户体验测试,特别是无障碍设计的验证,如引用[4]所述。此外,引用[2]提到使用私有数据增强LLM,这可能需要在实现中考虑如何结合特定数据源来提升应用的准确性。 最后,生成相关问题,需要围绕设计原则、技术实现、优化方法等方面提问,帮助用户进一步探索。需要确保问题与之前的引用内容相关,例如询问如何优化界面响应速度或如何应用无障碍设计。 总结下来,回答需要覆盖设计原则、技术实现步骤、工具推荐,并结合引用中的信息,如Streamlit的应用、无障碍设计的重要性、性能优化等。同时,要确保语言自然,符合中文表达习惯,并正确使用LaTeX格式标注公式和代码块。</think>### LLM应用界面设计与实现分步指南 #### 一、设计阶段 1. **核心要素设计** - 输入输出模块:需支持多模态输入(文本/语音/图像)和结构化输出(文本/图表/代码)[^1] - 上下文管理:通过$$ \text{Context}_t = f(\text{Input}_t, \text{History}_{t-1}) $$实现对话记忆[^3] - 可视化反馈:实时显示处理进度条$$ P = \frac{\text{已处理tokens}}{\text{总tokens}} \times 100\% $$[^5] 2. **交互设计原则** - 提供渐进式引导:如输入建议模板 ```python templates = { '写作助手': "请以[主题]为中心,生成包含[要素]的文本", '代码生成': "输入功能描述,输出Python代码" } ``` - 错误处理机制:采用三级容错策略(语法修正 > 意图澄清 > 失败回退)[^4] 3. **无障碍设计** - 遵循WCAG 2.1标准,实现: ```html <div role="status" aria-live="polite"> 当前状态:模型响应生成中(剩余约${estimated_time}秒) </div> ``` #### 二、技术实现 1. **技术选型组合** | 模块 | 推荐方案 | 优势 | |------------|------------------------|----------------------| | 前端框架 | Streamlit/Vue3 | 快速原型/高交互性 | | 后端服务 | FastAPI + WebSocket | 低延迟双向通信 | | LLM部署 | HuggingFace TGI[^2] | 支持量化推理 | 2. **核心代码实现** ```python # 使用LangChain构建处理链 from langchain.chains import TransformChain def llm_integration(input_text): chain = TransformChain( transform=llm_predict, input_variables=["input"], output_variables=["response"] ) return chain.run(input_text) # 异步处理实现 async def handle_request(query): return await asyncio.to_thread(llm_integration, query) ``` 3. **性能优化技巧** - 响应缓存:使用LRU缓存策略$$ C_{\text{size}} = \lfloor 0.2 \times M_{\text{available}} \rfloor $$[^3] - 流式传输:分块返回结果,延迟降低约40%[^5] #### 三、部署维护 1. **监控指标设置** - 用户体验指标:$$ \text{UX Score} = 0.3R_t + 0.4A_c + 0.3E_r $$ (响应时间+准确率+错误率) - 系统健康检查看板需包含: $$ \text{Throughput} = \frac{N_{\text{requests}}}{\Delta t} $$ 2. **持续改进机制** - 通过反馈循环优化模型: $$ \theta_{t+1} = \theta_t + \eta \nabla_\theta L(\theta; D_{\text{feedback}}) $$ 其中$L$为损失函数,$D_{\text{feedback}}$为用户反馈数据集[^4]
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