Gradio機器學習模型快速部署工具quickstart前篇

Gradio 是做什么的?
先決條件:Gradio 需要 Python 3.7 或更高版本,僅此而已!
與他人分享您的機器學習模型、API 或數(shù)據(jù)科學工作流程的最佳方式_之一是創(chuàng)建一個交互式應(yīng)用程序,讓您的用戶或同事可以在他們的瀏覽器中試用該演示。
Gradio 允許您**構(gòu)建演示并共享它們,所有這些都在 Python 中。**通常只需幾行代碼!讓我們開始吧。
Hello, World
要使用簡單的“Hello, World”示例運行 Gradio,請執(zhí)行以下三個步驟:
1.使用pip安裝Gradio:
pip install gradio
2. 將以下代碼作為 Python 腳本或在 Jupyter Notebook中運行:
import gradio as gr
def greet(name):
return "Hello " + name + "!"
demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
demo.launch()
3. 下面的演示將自動出現(xiàn)在 Jupyter Notebook 中,或者如果從腳本運行則在瀏覽器中彈出 http://localhost:7860


漸變/你好世界 使用 Gradio構(gòu)建。 托管在 空間
在本地開發(fā)時,如果您想將代碼作為 Python 腳本運行,您可以使用 Gradio CLI 以重新加載模式啟動應(yīng)用程序,這將提供無縫和快速的開發(fā)。在自動重新加載指南中了解有關(guān)重新加載的更多信息。
gradio app.py
注意:你也可以這樣做python app.py,但它不會提供自動重新加載機制。
類Interface
https://gradio.app/quickstart/#the-interface-class
您會注意到,為了制作演示,我們創(chuàng)建了一個gradio.Interface. 此類Interface可以使用用戶界面包裝任何 Python 函數(shù)。在上面的示例中,我們看到了一個簡單的基于文本的函數(shù),但該函數(shù)可以是任何東西,從音樂生成器到稅收計算器再到預(yù)訓練機器學習模型的預(yù)測函數(shù)。
核心Interface類使用三個必需參數(shù)進行初始化:
fn: 環(huán)繞 UI 的函數(shù)inputs: 哪個組件用于輸入(例如"text","image"或"audio")outputs: 用于輸出的組件(例如"text","image"或"label")
讓我們仔細看看這些用于提供輸入和輸出的組件。
組件屬性
我們Textbox在前面的示例中看到了一些簡單的組件,但是如果您想更改 UI 組件的外觀或行為方式怎么辦?
假設(shè)您想要自定義輸入文本字段——例如,您希望它更大并且有一個文本占位符。如果我們使用實際的類Textbox而不是使用字符串快捷方式,您可以通過組件屬性訪問更多的可定制性。
import gradio as gr
def greet(name):
return "Hello " + name + "!"
demo = gr.Interface(
fn=greet,
# 改變外觀
inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Name Here..."),
outputs="text",
)
demo.launch()
多個輸入和輸出組件
假設(shè)您有一個更復(fù)雜的函數(shù),具有多個輸入和輸出。在下面的示例中,我們定義了一個函數(shù),它接受一個字符串、布爾值和數(shù)字,并返回一個字符串和數(shù)字??匆幌氯绾蝹鬟f輸入和輸出組件列表。
import gradio as gr
def greet(name, is_morning, temperature):
salutation = "Good morning" if is_morning else "Good evening"
greeting = f"{salutation} {name}. It is {temperature} degrees today"
celsius = (temperature - 32) * 5 / 9
return greeting, round(celsius, 2)
demo = gr.Interface(
fn=greet,
inputs=["text", "checkbox", gr.Slider(0, 100)],
outputs=["text", "number"],
)
demo.launch()

參考網(wǎng)址: gradio.app/quickstart/
以上就是Gradio機器學習模型快速部署工具quickstart前篇的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于Gradio機部署quickstart的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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