gradio

الموقع | التوثيق | أدلة | البداية | أمثلة

الإنجليزية | 中文

Gradio: بناء تطبيقات الويب للتعلم الآلي - في بايثون

Gradio عبارة عن حزمة Python مفتوحة المصدر تتيح لك إنشاء عرض توضيحي أو تطبيق ويب بسرعة لنموذج التعلم الآلي أو واجهة برمجة التطبيقات (API) أو أي وظيفة Python عشوائية. يمكنك بعد ذلك مشاركة رابط إلى العرض التوضيحي أو تطبيق الويب الخاص بك في بضع ثوانٍ فقط باستخدام ميزات المشاركة المضمنة في Gradio. لا حاجة إلى خبرة في JavaScript أو CSS أو استضافة الويب!

لا يتطلب الأمر سوى بضعة أسطر من لغة بايثون لإنشاء العرض التوضيحي الخاص بك، لذا فلنبدأ؟

تثبيت

المتطلب السابق : يتطلب Gradio 5 إصدار Python 3.10 أو أعلى

نوصي بتثبيت Gradio باستخدام pip ، والتي يتم تضمينها افتراضيًا في Python. قم بتشغيل هذا في المحطة الطرفية أو موجه الأوامر:

pip install --upgrade gradio

نصيحة

من الأفضل تثبيت Gradio في بيئة افتراضية. تتوفر هنا تعليمات التثبيت التفصيلية لجميع أنظمة التشغيل الشائعة.

بناء العرض التجريبي الأول الخاص بك

يمكنك تشغيل Gradio في محرر التعليمات البرمجية المفضل لديك، أو دفتر Jupyter، أو Google Colab، أو في أي مكان آخر تكتب فيه لغة Python. لنكتب تطبيق Gradio الأول الخاص بك:

 import gradio as gr

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

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

demo . launch ()

نصيحة

نقوم بتقصير الاسم المستورد من gradio إلى gr . هذه اتفاقية معتمدة على نطاق واسع لتحسين قراءة التعليمات البرمجية.

الآن، قم بتشغيل التعليمات البرمجية الخاصة بك. إذا كتبت كود Python في ملف اسمه app.py ، فستقوم بتشغيل python app.py من الوحدة الطرفية.

سيتم فتح العرض التوضيحي أدناه في متصفح على http://localhost:7860 في حالة التشغيل من ملف. إذا كنت تعمل داخل دفتر ملاحظات، فسيظهر العرض التوضيحي مضمنًا داخل دفتر الملاحظات.

رخصة

تم ترخيص Gradio بموجب ترخيص Apache 2.0 الموجود في ملف الترخيص في الدليل الجذر لهذا المستودع.

الاقتباس

تحقق أيضًا من الورقة Gradio: مشاركة واختبار نماذج تعلم الآلة في البرية بدون متاعب، ICML HILL 2019 ، ويرجى الاستشهاد بها إذا كنت تستخدم Gradio في عملك.

 @article{abid2019gradio,
  title = {Gradio: Hassle-Free Sharing and Testing of ML Models in the Wild},
  author = {Abid, Abubakar and Abdalla, Ali and Abid, Ali and Khan, Dawood and Alfozan, Abdulrahman and Zou, James},
  journal = {arXiv preprint arXiv:1906.02569},
  year = {2019},
}