Gradio
前言¶
机器学习开发者和科学家通常会专注于算法研究和开发，而缺乏时间和精力去构建用户界面和进行部署。这导致很多优秀的模型无法走出实验室，无法真正应用到实际场景中，也无法让更多人体验到其价值。另一方面，领域外的技术体验爱好者，通常缺乏足够的机器学习知识和编程经验，难以理解和使用这些模型。他们渴望体验和探索机器学习的魅力，却难以跨越技术门槛。
而 Gradio 的出现正是为了解决这个困境。 它提供了一个简单易用的工具，让机器学习开发者可以快速构建交互式应用，将模型功能展示给更多人，它也降低了技术体验爱好者使用机器学习模型的门槛，让体验者能够轻松地体验和探索机器学习的魅力。
市面上存在许多用于机器学习模型部署的工具，在下面简单对比一下。
| 工具 | 优势 | 特点 |
|---|---|---|
Gradio | 简化开发过程 | 提供丰富的组件和功能，直观的界面和交互方式 |
| 快速部署 | 可以快速将模型部署成交互式 Web 应用 | |
| 易于分享 | 可以创建外部分享链接 | |
| 降低使用门槛 | 无需了解代码，直接与页面交互即可 | |
Streamlit | 快速原型设计，侧重数据可视化 | 更侧重于数据可视化和交互式展示 |
Flask | 灵活可控，功能强大 | 需要一定的 Web 开发经验 |
| \(\cdots\) | \(\cdots\) | \(\cdots\) |
结论
- 经过各个工具对比后，可以知道
Gradio更具优势。 Gradio的出现，将机器学习模型从实验室带到了大众面前，让更多人能够体验和使用机器学习技术，推动了机器学习技术的普及和应用。
安装：
| Python | |
|---|---|
热重载¶
在接下来的教程，将介绍 Gradio 提供的各式各样的组件，这些组件可以帮助你快速构建交互式机器学习应用。然而，在编写代码的过程中，开发者经常需要对代码进行增删改查，然后一遍遍运行调试，而且大部分情况还需要漫长的时间用来加载庞大的模型。
通常，Gradio 应用像运行任何其他 Python 脚本一样启动，只需执行 python xxx.py。这会启动一个 HTTP 服务器，渲染应用 UI 。如果需要修改应用，通常会停止服务器（通常使用 Ctrl+C ），编辑源文件后重新运行脚本。想象一下，如果在开发中对 Gradio 代码改动后的结果能实时预览，那属实让人心情愉悦🤣！
好消息是，Gradio 内置了热重载功能！✨ 这意味着开发者在修改代码后，可以立即看到修改后的效果，无需重新启动程序，这对于快速迭代和调试代码非常有用。开发者只需运行 gradio app.py 而不是 python app.py，即可在热重载模式下启动应用！
演示🎞：
热重载
热重载还有很多可圈可点的功能，但是上面的案例就足够支撑后面的教程。
参考资料¶
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使用
Gradio的“热重载”模式快速开发 AI 应用
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构建并分享令人愉快的机器学习应用程序