Gradio - Gradio 交互界面库

Gradio 的月活用户达到 100 万！

构建并分享令人愉悦的机器学习应用

Gradio 是以友好的 Web 界面演示您的机器学习模型的最快方式，让任何人都可以在任何地方使用它！

import gradio as gr

def greet(name):
    return "Hello " + name + "!"

demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
demo.launch()

快速、轻松的设置

Gradio 可以通过 pip 安装。创建一个 Gradio 界面只需要在您的项目中添加几行代码。

在您的计算机上无缝使用任何 Python 库。如果您可以编写 Python 函数，Gradio 就可以运行它。

Gradio 可以嵌入到 Python notebooks 中，或作为网页展示。

Gradio 界面可以自动生成一个公开链接，您可以与同事分享，让他们可以从自己的设备远程与您计算机上的模型进行交互。

一旦您创建了一个界面，就可以将其永久托管在 Hugging Face 上。

Hugging Face Spaces 将在其服务器上托管该界面，并为您提供一个可以分享的链接。

刚刚为一个视频相关的深度学习项目构建了一个 ️@Gradio 应用。
我对其易用性和外观的优雅感到震惊！具有许多很棒的功能和灵活性。感谢制作了这个 ❤

47 · 上午 7:14 · 2021年12月15日

刚刚试用了 @Gradio，印象非常深刻。只花了 10 分钟就组装了一个 #tts 演示。

11 · 下午 4:00 · 2021年8月24日

老实说，如果没有 @Gradio，我们将无法进行实时 AI 试验。我们还有许多其他算法的想法想要通过临床试验进行测试，我们知道这要归功于 @Gradio。

15 · 下午 7:37 · 2021年7月22日

亲爱的 #MachineLearning 推特用户，
如果您还没有输入：
$ pip install gradio
那么现在是时候了。
特别是如果您正在从事计算机视觉工作并在现实世界中部署模型。

19 · 下午 12:53 · 2020年11月5日

在训练完 ML 模型后，向世界展示它的最佳方式是制作一个演示供其他人试用！
最简单的方法是使用 @Gradio，托管在 @HuggingFace Spaces 上。
阅读我的新博客文章以了解如何做到这一点（@fastdotai 也参与其中）！
https://tmabraham.github...

285 · 下午 4:09 · 2021年11月16日

我喜欢像 @Gradio 这样的低代码 ML 解决方案，它们不限制任何人访问 ML。#machinelearning #datascience

0 · 下午 5:52 · 2021年8月17日