Gradio好啊,好啊,好啊.Hugging Face好啊,好啊.
Gradio是一个开源Python包，允许您为机器学习模型、API或任何任意Python函数快速构建演示或web应用程序。然后，您可以使用Gradio的内置共享功能，在几秒钟内共享演示或web应用程序的链接。无需JavaScript、CSS或网络托管经验！
欢迎体验Grearn - a Hugging Face Space by proanimer
Hot reload
Developing Faster With Reload Mode (gradio.app)
gradio run.py在使用重载模式时,Gradio专门在代码中寻找一个名为demo的Gradio Blocks/Interface演示。如果您将您的demo命名为其他名称，则需要将演示的名称作为代码中的第二个参数传入。所以，如果你的run.py文件是这样的：
import gradio as gr
with gr.Blocks() as my_demo:
gr.Markdown("# Greetings from Gradio!")
inp = gr.Textbox(placeholder="What is your name?")
out = gr.Textbox()
inp.change(fn=lambda x: f"Welcome, {x}!",
inputs=inp,
outputs=out)
if __name__ == "__main__":
my_demo.launch()import gradio as gr
with gr.Blocks() as my_demo:
gr.Markdown("# Greetings from Gradio!")
inp = gr.Textbox(placeholder="What is your name?")
out = gr.Textbox()
inp.change(fn=lambda x: f"Welcome, {x}!",
inputs=inp,
outputs=out)
if __name__ == "__main__":
my_demo.launch()使用下面命令启动reload模式
gradio run.py my_demo.我发现开发时使用reload最好把launch放在name == "main"下Unable to launch with reload mode with default port · Issue #4755 · gradio-app/gradio (github.com)
launch参数
在reload模式下没用,开发完毕后可以使用,用于改变端口、获得公网地址用于分享等.
Interface Class
Interface类旨在为机器学习模型创建演示，这些模型接受一个或多个输入，并返回一个或更多输出.
Interface类有三个核心参数：
- fn：包装用户界面（UI）的函数
- inputs：用于输入的Gradio组件。组件的数量应与函数中的参数数量相匹配。
- outputs：用于输出的Gradio组件。组件的数量应该与函数返回值的数量相匹配。
demo = gr.Interface(
fn=greet,
inputs=[gr.components.Textbox(placeholder="input your words"), gr.Textbox(placeholder=""),gr.components.Slider()],
outputs=["text",gr.Checkbox(label="选择")],
)可以多个输入,多个输出,输出由fn计算得到,但是貌似这只能构建一个单组件.
Blocks
Blocks是Gradio的低级API，它允许您创建比Interfaces更多的自定义web应用程序和演示（但仍然完全使用Python）。
与Interface类相比，Blocks提供了更多的灵活性和控制：
（1）组件的布局（
2）触发功能执行的事件
（3）数据流（例如，输入可以触发输出，这可以触发下一级的输出）
Blocks还提供了将相关演示分组在一起的方法，例如使用选项卡。块的基本用法如下：创建一个块对象，然后将其用作上下文（使用“with”语句），然后在块上下文中定义布局、组件或事件。最后，调用launch（）方法来启动演示。
def update(name):
return "Hello" + name + "!"
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("## Hello World")
with gr.Row():
textbox = gr.Textbox(placeholder="input your words")
slider = gr.components.Slider()
btn = gr.Button("Run")
btn.click(fn=update,input=textbox,output=slider)
demo.launch()import gradio as gr
def increase(num):
return num + 1
with gr.Blocks() as demo:
a = gr.Number(label="a")
b = gr.Number(label="b")
atob = gr.Button("a > b")
btoa = gr.Button("b > a")
atob.click(increase, a, b)
btoa.click(increase, b, a)
demo.launch()TabbedInterface
TabbedInterface是通过提供一个接口列表来创建的，每个接口都在一个单独的选项卡中呈现。
def update(name):
return "Hello" + name + "!"
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Glass()) as test:
gr.Markdown("## Hello World")
with gr.Row():
textbox = gr.Textbox(placeholder="input your words",label="name")
slider = gr.components.Slider(label="Greet",interactive=True)
btn = gr.Button("Run")
btn.click(fn=update, inputs=textbox, outputs=slider)
stt_demo = gr.load(
"huggingface/facebook/wav2vec2-base-960h",
title=None,
inputs="mic",
description="Let me try to guess what you're saying!",
)
demo = gr.TabbedInterface([stt_demo,test],["STT","Hello World"])
if __name__ == '__main__':
demo.launch()ChatInterface
聊天机器人是大型语言模型的一个流行应用程序。使用gradio，您可以轻松地构建聊天机器人模型的演示并与用户共享，或者使用直观的聊天机器人UI自己尝试。
import random
import gradio as gr
def random_response(message, history):
return random.choice(["Yes", "No"])
gr.ChatInterface(random_response).launch()streaming
如果应用程序预计流量会很大，请使用queue（）方法来控制处理速率。
可以搭配Openai或者Hugging Face上的大语言模型使用.同时搭配LangChain使用.
上面就是基本的四个大模块
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