一、Gradio 介绍
Gradio 是一个开源的Python库，由Hugging Face推出，用于构建机器学习和数据科学演示以及Web应用。借助Gradio，你可以快速为机器学习模型或数据科学工作流创建相关的用户界面，让用户能够通过浏览器拖放自己的图片、粘贴文本、录制自己的声音并与你的演示互动。
二、快速开始
- 创建python项目
[图片上传失败...(image-63da6e-1700488581332)] - 等待初始化pipenv环境
[图片上传失败...(image-b58303-1700488581332)] - 执行
pipenv install gradio安装Gradio
[图片上传失败...(image-a002ba-1700488581332)] - 创建示例代码
import gradio as gr
def greet(name):
return "Hello " + name + "!"
if __name__ == "__main__":
gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text").launch()
- 执行程序
[图片上传失败...(image-d87bc-1700488581332)] - 浏览器打开
http://127.0.0.1:7860
[图片上传失败...(image-4d9c13-1700488581332)] - 输入文本：
七镜，可以看到输出了：Hello 七镜!
[图片上传失败...(image-52837a-1700488581332)]
三、gr.Interface 接口说明
- fn：目标函数的名称（我们将要为该目标函数创建用户界面）
- inputs：用于输入的组件（如"text"、"iamge"或"audio"）
- outputs：用于输出的组件（如"text"、"iamge"或"label"）
- 上面的示例程序旨在为greet函数构建用户界面，输入和输出都是文本。
- greet函数会在接收的name参数前添加 Hello ，并在name参数后添加感叹号，然后直接输出。
四、Gradio的价值
通过上面的几步获得结果之后，我们能清晰的感受到一种便利性，这种便利性用于快速的将原本枯燥的代码，变成了可交互的界面，降低了用户的使用门槛，即拓展了目标用户群体。
一点启示：七镜用go语言比较多，现在有了实现go语言版本的想法。
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