streamlit是第乙個專門針對機器學習和資料科學團隊的應用而生的開發框架，它是開發自定義機器學習工具的最快的方法，你可以認為 它的目標是取代flask在機器學習專案中的地位，可以幫助機器學習工程師快速開發使用者互動工具。
21雲盒提供了極簡單的 streamlit 部署方法，你可以在21雲盒子上通過以python環境的方式進行部署。
註冊成為21雲盒子會員
fork streamlit
在21雲盒子上建立乙個雲服務， 並允許21雲盒子訪問你的**庫
配置以下設定
環境
python 3.7pip3 install -r requirements.txtsetup.sh點 「馬上建立」
如果對上描文字描述不清晰，可以參考以下實際操作示頻:
原因 1: 方便
21雲盒子創立至今，在國內第一家真正提供了像 netlify, heroku 等輕鬆部署的功能，同時也保證了服務的速度和穩定性。 每個雲服務專案，只需要在首次完成 2 項配置，後續當你git push**，21雲盒子就會幫你完成自動部署。
原因 2: 21雲盒子穩定，提供**備案方案
如果你的**現在使用的是 netlify, vercel, gatsby cloud等服務，國內使用者將沒辦法訪問。
為什麼呢? 根據國家工信部的要求，所有在國內上線的**都必先完成備案， 但國外的雲服務平台不提供國內的的備案，所以部署在國外的雲服務平台，或許能暫時訪問，但長遠來看，會非常不穩定。
原因 3: 國內極速訪問
再好的服務，如果開啟速度太慢，還是沒辦法使用的。在21雲盒子上部署的雲服務，一鍵實現部署全國各地的cdn節點。以麵是和國外各大服務比較的案例：
如何把專案部署到OSChina上
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如何把 Hugo 專案部署到伺服器
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如何把 Django 專案部署到伺服器
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