当模型训练完成后，如何让非技术人员也能直观地测试效果？Streamlit和Gradio都能在几分钟内将Python函数包装成Web界面。
Streamlit采用纯Python脚本驱动，无需写HTML/JS。通过st.slider、st.button等组件快速构建UI，同时支持缓存、会话状态和图表。它适合需要复杂布局和自定义逻辑的场景，比如数据仪表盘、模型训练监控面板。但Gradio在机器学习交互上更专注，内置了图像、文本、音频、视频等输入组件，并且自动处理输入输出格式。
开发速度：Gradio更胜一筹，只需几行代码就能创建一个图像分类演示：gr.Interface(fn=classify, inputs="image", outputs="label").launch()。Streamlit需要更多代码实现相同功能，但灵活性更高。
部署方面：Streamlit支持Streamlit Community Cloud免费部署，但限制应用数量；Gradio提供Hugging Face Spaces集成，一键部署且支持GPU。两者都支持Docker自托管。
多用户支持：Streamlit的Session State管理可以处理多用户并发，但需要自己实现用户隔离；Gradio默认将每个请求视为独立，更简单。
性能：Gradio在图像和音频处理上做了优化，延迟较低；Streamlit在处理大数据量时可能会出现卡顿，建议配合缓存使用。
选择建议：如果只是临时演示模型功能，Gradio是最快路径；如果需要构建完整的数据分析应用或需要复杂交互，Streamlit是更好的选择。