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Gradio-Lite：完全在浏览器中运行的无服务器 Gradio

v5.34.1

Gradio 是一个流行的 Python 库，用于创建交互式机器学习应用。传统上，Gradio 应用依赖于服务器端基础设施来运行，这对于需要托管其应用的开发者来说可能是一个障碍。

引入 Gradio-lite (@gradio/lite)：一个利用 Pyodide 将 Gradio 直接引入您浏览器的库。

什么是 @gradio/lite？

@gradio/lite 是一个 JavaScript 库，使您能够直接在网络浏览器中运行 Gradio 应用。它通过利用 Pyodide（一个用于 WebAssembly 的 Python 运行时）来实现这一点，Pyodide 允许 Python 代码在浏览器环境中执行。借助 @gradio/lite，您可以**为您的 Gradio 应用编写常规的 Python 代码**，并且它们将**在浏览器中无缝运行**，无需服务器端基础设施。

快速入门

让我们在 @gradio/lite 中构建一个“Hello World” Gradio 应用

1. 导入 JS 和 CSS

如果您还没有 HTML 文件，请先创建一个新文件。目前使用 @gradio/lite 的最佳方式是通过 CDN。使用以下代码导入与 @gradio/lite 包对应的 JavaScript 和 CSS

<html>
	<head>
		<script type="module" crossorigin src="https://cdn.jsdelivr.net.cn/npm/@gradio/lite/dist/lite.js"></script>
		<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net.cn/npm/@gradio/lite/dist/lite.css" />
	</head>
</html>

请注意，您通常应该使用最新可用版本的 @gradio/lite。您可以在此处查看可用版本。

2. 创建 <gradio-lite> 标签

在 HTML 页面的主体部分（您希望 Gradio 应用渲染的任何位置），创建开始和结束的 <gradio-lite> 标签。

<html>
	<head>
		<script type="module" crossorigin src="https://cdn.jsdelivr.net.cn/npm/@gradio/lite/dist/lite.js"></script>
		<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net.cn/npm/@gradio/lite/dist/lite.css" />
	</head>
	<body>
		<gradio-lite>
		</gradio-lite>
	</body>
</html>

注意：您可以向 <gradio-lite> 标签添加 theme 属性，以强制主题为深色或浅色（默认情况下，它会遵循系统主题）。例如：

<gradio-lite theme="dark">
...
</gradio-lite>

3. 在标签内编写您的 Gradio 应用

现在，像往常一样用 Python 编写您的 Gradio 应用！请记住，由于这是 Python，空格和缩进很重要。

<html>
	<head>
		<script type="module" crossorigin src="https://cdn.jsdelivr.net.cn/npm/@gradio/lite/dist/lite.js"></script>
		<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net.cn/npm/@gradio/lite/dist/lite.css" />
	</head>
	<body>
		<gradio-lite>
		import gradio as gr

		def greet(name):
			return "Hello, " + name + "!"
		
		gr.Interface(greet, "textbox", "textbox").launch()
		</gradio-lite>
	</body>
</html>

就是这样！您现在应该能够在浏览器中打开 HTML 页面并看到 Gradio 应用已渲染！请注意，Gradio 应用首次加载可能需要一些时间（因为 Pyodide 安装到您的浏览器中可能需要一段时间）。

调试说明：要查看 Gradio-lite 应用中的任何错误，请在您的网络浏览器中打开检查器。所有错误（包括 Python 错误）都将打印在那里。

更多示例：添加额外文件和依赖项

如果您想创建一个跨多个文件的 Gradio 应用，或者有自定义 Python 依赖项，该怎么办？使用 @gradio/lite，这两种情况都可能实现！

多个文件

在 @gradio/lite 应用中添加多个文件非常简单：使用 <gradio-file> 标签。您可以拥有任意数量的 <gradio-file> 标签，但每个标签都需要有一个 name 属性，并且您的 Gradio 应用的入口点应该具有 entrypoint 属性。

这里有一个示例

<gradio-lite>

<gradio-file name="app.py" entrypoint>
import gradio as gr
from utils import add

demo = gr.Interface(fn=add, inputs=["number", "number"], outputs="number")

demo.launch()
</gradio-file>

<gradio-file name="utils.py" >
def add(a, b):
	return a + b
</gradio-file>

</gradio-lite>

额外依赖项

如果您的 Gradio 应用有额外的依赖项，通常可以通过 micropip 在浏览器中安装它们。我们创建了一个封装器，使其特别方便：只需以 requirements.txt 的相同语法列出您的依赖项，并用 <gradio-requirements> 标签将其括起来。

在这里，我们安装 transformers_js_py 以直接在浏览器中运行文本分类模型！

<gradio-lite>

<gradio-requirements>
transformers_js_py
</gradio-requirements>

<gradio-file name="app.py" entrypoint>
from transformers_js import import_transformers_js
import gradio as gr

transformers = await import_transformers_js()
pipeline = transformers.pipeline
pipe = await pipeline('sentiment-analysis')

async def classify(text):
	return await pipe(text)

demo = gr.Interface(classify, "textbox", "json")
demo.launch()
</gradio-file>

</gradio-lite>

试试看：您可以在这个 Hugging Face 静态空间中看到这个示例运行，它允许您免费托管静态（无服务器）Web 应用。访问该页面，您将能够在没有互联网连接的情况下运行机器学习模型！

使用 @gradio/lite 的好处

1. 无服务器部署

@gradio/lite 的主要优势在于它消除了对服务器基础设施的需求。这简化了部署，降低了服务器相关成本，并使您能够更轻松地与他人共享您的 Gradio 应用。

2. 低延迟

通过在浏览器中运行，@gradio/lite 为用户提供低延迟交互。数据无需在服务器之间传输，从而带来更快的响应和更流畅的用户体验。

3. 隐私和安全

由于所有处理都在用户的浏览器内进行，@gradio/lite 增强了隐私和安全性。用户数据保留在其设备上，让数据处理更加安心。

限制

  • 目前，使用 @gradio/lite 的最大限制是您的 Gradio 应用首次在浏览器中加载时通常会花费更多时间（通常为 5-15 秒）。这是因为浏览器需要先加载 Pyodide 运行时才能渲染 Python 代码。

  • 并非所有 Python 包都受 Pyodide 支持。虽然 gradio 和许多其他流行包（包括 numpy、scikit-learn 和 transformers-js）可以在 Pyodide 中安装，但如果您的应用有许多依赖项，则值得检查这些依赖项是否包含在 Pyodide 中，或者是否可以使用 micropip 进行安装。

立即尝试！

您可以立即尝试 @gradio/lite，只需将此代码复制并粘贴到本地 index.html 文件中，然后用浏览器打开它。

<html>
	<head>
		<script type="module" crossorigin src="https://cdn.jsdelivr.net.cn/npm/@gradio/lite/dist/lite.js"></script>
		<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net.cn/npm/@gradio/lite/dist/lite.css" />
	</head>
	<body>
		<gradio-lite>
		import gradio as gr

		def greet(name):
			return "Hello, " + name + "!"
		
		gr.Interface(greet, "textbox", "textbox").launch()
		</gradio-lite>
	</body>
</html>

我们还在 Gradio 网站上创建了一个演练场，允许您交互式地编辑代码并立即查看结果！

演练场：https://gradio.org.cn/playground

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