29.4K star! 仅需几行代码快速构建机器学习 Web 应用开源项目，无需前端技能!

大家好，我是狂师！

今天给大家推荐一款开源的Python库：Gradio！

Gradio是一个开源的Python库，用于创建机器学习和数据科学的交互式应用和演示。

项目地址：

代码语言：javascript复制

https://github.com/gradio-app/gradio

1、项目介绍

Gradio旨在简化展示和测试机器学习模型的过程，它允许用户通过构建漂亮的界面来展示其模型，而无需编写复杂的前端代码。通过Gradio，可以快速地为模型创建Web界面，并支持多种类型的输入和输出，如文本、图像和音频。这个库非常适合于快速迭代开发和用户反馈获取，以及在教学和展示中与观众互动。

通过提供简单的API，Gradio可以在几行代码中将任何Python函数转换为一个Web应用程序，无需前端开发经验。

2、工具用途

Gradio的主要用途包括：

• 展示和测试机器学习模型：通过创建具有输入字段（如文本输入或图像上传）和输出字段（如模型预测结果）的界面，用户可以直接与模型进行交互，从而测试和验证模型的性能。
• 演示机器学习模型：Gradio可以帮助开发者向客户、合作者和学生展示机器学习模型的功能和应用场景。通过创建简单漂亮的用户界面，可以更好地展示模型的预测效果和可视化结果。
• 快速部署模型：通过自动共享链接，Gradio可以快速部署机器学习模型，并使其在互联网上可用。这使得开发者可以轻松地与团队成员、合作伙伴或用户共享模型，并收集他们对模型性能的反馈。
• 交互式调试模型：在开发过程中，Gradio提供了内置的操作和解释工具，允许开发者交互式地调试机器学习模型。

3、安装、使用

可以使用pip进行安装，安装之前要确保python版本大于 3.8。

代码语言：javascript复制

pip install gradio

示例1: 牛刀小试

代码语言：javascript复制

import gradio as gr

def greet(name, intensity):
    return "Hello " * intensity   name   "!"

demo = gr.Interface(
    fn=greet,
    inputs=["text", "slider"],
    outputs=["text"],
)

demo.launch()

运行之后，在浏览器打开http://localhost:7860/即可访问web程序

示例2：生成外网地址

代码语言：javascript复制

import gradio as gr

def greet(name):
    return "Hello "   name   "!"

demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="textbox", outputs="textbox")
    
demo.launch(share=True)  # Share your demo with just 1 extra parameter 


	

前端 机器学习 开源 web 模型 


	




	
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