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使用Streamlit快速部署AI对话系统的教程

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）技术已经深入到我们生活的方方面面。其中，AI对话系统作为一种重要的交互方式，正逐渐改变着人们与机器的沟通方式。Streamlit，作为一款简单易用的Python库，可以帮助开发者快速搭建和部署AI对话系统。本文将带你走进一个普通人的故事，了解他是如何利用Streamlit实现自己的AI对话系统梦想的。

小杨，一个热爱编程的年轻人，在大学期间就对手中的AI技术产生了浓厚的兴趣。毕业后，他进入了一家初创公司，致力于研发AI对话系统。然而，在实际工作中，他发现传统的开发流程复杂繁琐，不仅需要掌握多种编程语言，还要面对大量的调试和优化工作。这让原本充满激情的小杨感到力不从心。

在一次偶然的机会，小杨在网络上看到了Streamlit的相关介绍。Streamlit是一款简单易用的Python库，可以快速搭建和部署Web应用。小杨心想：“这不正是我想要的吗？”于是，他决定尝试使用Streamlit来搭建自己的AI对话系统。

第一步：环境搭建

小杨首先在本地电脑上安装了Python和Streamlit。安装完成后，他打开命令行，输入以下命令创建一个新的Streamlit项目：

streamlit new my_ai_chat

接着，进入项目目录，初始化Git仓库：

cd my_ai_chat

git init

第二步：安装依赖

为了使AI对话系统能够正常运行，小杨需要安装一些依赖库，如transformers、torch等。他使用pip命令进行安装：

pip install transformers torch

第三步：编写代码

接下来，小杨开始编写AI对话系统的核心代码。他利用transformers库中的预训练模型，如GPT-2，进行对话生成。以下是代码示例：

import streamlit as st

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer



model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')



def generate_response(input_text):

    inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

    outputs = model.generate(inputs, max_length=50, num_beams=5)

    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    return response



def main():

    st.title('我的AI对话系统')

    input_text = st.text_input('请输入你的问题：')

    if input_text:

        response = generate_response(input_text)

        st.write('AI回答：', response)



if __name__ == "__main__":

    main()

第四步：运行与部署

完成代码编写后，小杨使用以下命令运行Streamlit应用：

streamlit run .

运行成功后，在浏览器中输入http://localhost:8501，即可看到自己的AI对话系统。为了让更多的人能够使用这个系统，小杨决定将其部署到云服务器上。

小杨选择了阿里云作为云服务提供商，并按照以下步骤进行部署：

登录阿里云控制台，创建一个新的ECS实例。
在实例中安装Python和Streamlit。
将本地编写的代码上传到ECS实例中。
运行Streamlit应用，并设置公网访问权限。

经过一番努力，小杨终于将自己的AI对话系统部署到了云端。现在，任何人都可以通过访问指定的网址来使用这个系统。

通过Streamlit搭建和部署AI对话系统的过程让小杨深感欣慰。他感慨道：“Streamlit真的让我体验到了编程的乐趣，让我能够将想法快速转化为现实。我相信，在不久的将来，AI技术会越来越普及，Streamlit也将成为更多开发者的选择。”

小杨的故事告诉我们，只要有热情和努力，利用Streamlit搭建和部署AI对话系统并非遥不可及。让我们一起期待AI技术的未来发展，期待更多像小杨这样的开发者，用Streamlit为我们的生活带来更多便利。