使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台

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🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台

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📌 项目背景

随着大语言模型（LLM）的广泛应用，开发者常面临多个挑战：

• 各大模型（OpenAI、Claude、Gemini、Ollama）接口风格不统一；
• 缺乏一个统一平台进行模型调用与测试；
• 本地模型 Ollama 的集成与前端展示较为困难；
• 快速原型设计、交互测试体验不佳。

为了解决这些问题，本项目基于 Streamlit 全栈 Python 实现，搭建了一个 统一的、多模型切换、支持本地 Ollama 的轻量平台，用于模型调用测试、调试、教学演示等场景。

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🏗 技术选型

模块	技术	说明
前端界面	Streamlit	快速构建 Web UI，纯 Python 实现
接口调用	httpx	异步 HTTP 客户端
配置管理	yaml（PyYAML）	统一存储模型 API 配置
本地模型	Ollama	支持本地部署、轻量运行

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🗂 项目结构

llm-streamlit-platform/
├── config.yaml        # 模型配置
└── app.py             # 主程序（Streamlit 应用）

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🔧 config.yaml 示例

models:openai:url: https://api.openai.com/v1/chat/completionskey: sk-xxxtype: openaigemini:url: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContentkey: google-keytype: geminiclaude:url: https://api.anthropic.com/v1/messageskey: anthropic-keytype: claudeollama:url: http://localhost:11434/api/chatmodel: llama3type: ollama

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🧠 主程序：app.py

import streamlit as st
import yaml, httpx# 加载模型配置
with open("config.yaml", "r") as f:config = yaml.safe_load(f)["models"]st