使用 Python 构建机器学习应用
在几分钟内为您的 ML 模型创建 Web 界面。随处部署，与任何人分享。
构建所需的一切
Gradio 处理前端，因此您可以专注于构建。从原型到可用于生产的 Web 应用。
闪电般的快速设置
一条命令安装。几行 Python 代码即可启动。无需 Javascript、CSS 或前端经验。
$ pip install gradio
Successfully installed gradio
$ python app.py
Running on http://127.0.0.1:7860
40 多个组件
适用于任何数据类型的输入和输出：图像、音频、视频、3D、数据框等。
永久托管
免费部署到 Hugging Face Spaces。始终在线、自动扩展，并通过简单的 URL 共享。
即时分享
在几秒钟内为您在本地计算机上运行的机器学习演示创建公共链接。非常适合展示给客户或同事。
import gradio as gr
def greet(name):
return "Hello " + name + "!"
demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
demo.launch() 
我们喜欢 @Gradio。
它帮助我们扩展到第一个一百万用户。Gradio 能做到这一点真是太棒了，而且被低估了。
抄送 @_akhaliq
Gradio 是一见钟情..太容易使用了
刚试用了 @Gradio，印象非常深刻。只用了大约 10 分钟就完成了一个 #tts 演示。
我喜欢用 @Gradio 构建快速原型是多么容易 ⚡️ 这个只花了我 45 分钟，而且我以前从未使用过这个库
这个周末我直接用 Python 制作了 LLM 接口原型。 @gradio-app 对于快速 UI 开发来说是一个游戏规则改变者。不用再费力地与 JS/CSS 搏斗；在几秒钟内分享您的模型。我认为这释放了认真的迭代速度。
除了非常容易使用之外，我特别喜欢 @Gradio 的一点是它的 Javascript 客户端，这使得为 Python 应用程序构建一个漂亮的 HTML 前端变得容易。这种集成使 Gradio 在我最喜欢的 Python 库列表中名列前茅。
刚为与视频相关的深度学习项目构建了一个 ️@Gradio 应用。
我对它的易用性和优雅外观感到惊讶！有很多很棒的功能和灵活性。感谢制作这个 ❤
老实说，没有 @Gradio，我们就无法进行实时 AI 试验。我们有很多其他算法的想法想要通过临床试验进行测试，我们知道这得益于 @Gradio。
亲爱的 #MachineLearning Twitter 圈，
如果你还没有输入：
$ pip install gradio
现在就是绝佳时机。
特别是如果你正在从事计算机视觉并部署现实世界中的模型。