大模型公网分享（Streamlit+Ollama 双方案）产品系统Vibe Coding

面向个人开发者与小型团队，解决本地大模型部署后无法便捷公网分享的痛点。适用于无GPU仅用云端免费模型、有GPU跑私有模型、临时给朋友演示AI服务、低成本搭建私有聊天服务等场景，快速实现LLM服务公网可访问。

项目提供两套独立可用的大模型公网暴露方案：
1. Streamlit+OpenRouter：无需GPU，通过OpenRouter调用DeepSeek/Qwen3/Llama4等免费模型，一键部署到Streamlit Community Cloud，生成公网聊天页面；
2. ngrok+本地Ollama：有GPU时，本地运行Ollama模型（如Qwen3），通过ngrok/cpolar隧道把localhost:5000暴露为公网URL，支持直接分享给他人使用；
3. 附带ngrok/cpolar/端口转发/云服务器等多种公网暴露教程，适配不同网络与硬件条件；
4. 提供Windows一键启动脚本，自动安装配置ngrok，降低操作门槛。

本人独立完成项目整体设计与开发：
1. 用Python+Streamlit实现Web聊天界面，对接OpenRouter API，完成模型调用与对话交互；
2. 编写PowerShell/bat脚本，实现ngrok自动安装、token配置、隧道启动全流程自动化；
3. 整理并验证ngrok/cpolar/路由器端口转发/云服务器部署等多套公网暴露方案，适配不同用户环境；
4. 解决免费模型速率限制、本地端口占用、跨网络访问稳定性等问题，输出完整可复现的部署文档。