GitHub+Streamlit部署指南：快速创建可共享的机器学习与数据应用

基于 GitHub 的 Streamlit 应用部署，操作起来真的蛮顺的，适合你想快速上线一个机器学习模型或者数据可视化小工具的时候。你只要把项目推到 GitHub 上，去 Streamlit 官网登录一下，填个仓库地址、分支名，还有主程序文件路径，点一下部署，就能在几分钟内搞定上线。整个过程不复杂，而且有提示引导，新手也不容易踩坑。

部署用的主文件一般是streamlit_app.py或者main.py，别写错咯。还可以自定义你的应用 URL，分享起来更方便。如果中途碰到库装不上的情况，试试重启应用就行了。嗯，对了，Streamlit 现在还不支持 GPU，跑大型模型的朋友要注意下这个限制。

像你如果写了个中风预测的模型、一个 NLP 小 demo，或者只是想把一个 ML 小实验变成 Web 展示，都挺适合拿来部署试试。参考文中例子，链接里有不少源码，直接拿来练手也不错。

如果你平时就在用 GitHub，强烈建议绑上 Streamlit 用一用。部署逻辑清晰，响应也快，和 CI/CD 工具搭配也挺方便。还可以搭配Webhook自动部署，不用每次手动点部署按钮了。

，如果你是做数据、机器学习、教育演示、产品原型的，只要想让别人一键打开你的交互式 Web 页面，这套流程还挺香的。可以先照着文中步骤走一遍，熟了之后你会觉得——上线一个 demo，真没你想的那么麻烦。