Gradio

演示机器学习模型的最快方法

开发框架 UI

编程工具 9 个月前 183 131 0

直达应用

构建和共享令人愉悦的机器学习应用程序
Gradio 是演示机器学习模型的最快方法，它使用友好的网络界面，以便任何人都可以在任何地方使用它！

快速、简单的设置

Gradio 可以用 pip 安装。创建 Gradio 接口只需要添加几行代码到您的项目。

无缝使用计算机上的任何python 库。如果你能写一个 python函数，gradio可以运行它。

展示和分享

Gradio 可以嵌入到 Python 笔记本中，也可以以网页的形式呈现。

Gradio 接口可以自动生成您可以共享的公共链接与同事一起，让他们与计算机上的模型进行交互从他们自己的设备远程。

永久托管

创建界面后，您可以将其永久托管在 Hugging 上脸。

Hugging Face Spaces 将在其服务器上托管该界面，并为您提供一个链接，您可以共享。

Gradio概览

Gradio 是一个开源的 Python 库，也可以被看作是一个简易的 Web UI 开发框架。

它基于 FastAPI 和 Svelte，允许用户通过几行 Python 代码为机器学习模型、API 或任意 Python 函数快速构建 Web 可视化界面。其设计理念是“无代码”，自封装组件的功能相对完整，让开发者能够专注于编写基于 Python 代码的业务处理逻辑，而无需关注 Web 前端页面的代码实现细节。

Gradio 的主要特点包括易用性、灵活性、可共享和部署以及提供一定的可解释性等。它易于使用，只需几行代码就可以创建包含各种输入和输出类型（如文本、图像、音频、视频等）的交互式预览界面；不仅能用于各种类型的模型，还可以在多种环境中运行；提供了共享功能，可通过链接将模型界面分享给他人，也支持将模型和界面部署到云端；此外，还提供了一些工具帮助用户理解模型的预测。

Gradio 主要用于快速搭建和分享机器学习模型的交互式演示界面，广泛应用于模型演示和测试、模型验证和调优、数据收集和标注等场景，使得非技术用户也能轻松理解并测试模型的功能。例如，数据科学家和机器学习工程师可以使用 Gradio 向同事、管理层或潜在客户展示模型；开发者可利用它快速搭建模型验证界面；它也能用于创建数据标注界面等。

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