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Gradio: 機械学習 Web アプリを構築する — Python で

Gradio は、機械学習モデル、API、または任意の Python 関数のデモまたは Web アプリケーションを迅速に構築できるオープンソースの Python パッケージです。その後、Gradio の組み込み共有機能を使用して、わずか数秒でデモまたは Web アプリケーションへのリンクを共有できます。 JavaScript、CSS、Web ホスティングの経験は必要ありません。

Python を数行記述するだけで独自のデモを作成できるので、始めましょう。

インストール

前提条件: Gradio 5 には Python 3.10 以降が必要です

Gradio は、Python にデフォルトで含まれているpip使用してインストールすることをお勧めします。ターミナルまたはコマンド プロンプトでこれを実行します。

pip install --upgrade gradio

ヒント

Gradio は仮想環境にインストールするのが最善です。ここでは、すべての一般的なオペレーティング システムの詳細なインストール手順を説明します。

最初のデモを構築する

Gradio は、お気に入りのコード エディター、Jupyter ノートブック、Google Colab、または Python を作成する他の場所で実行できます。最初の Gradio アプリを作成しましょう。

 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 ()

ヒント

インポートされた名前をgradioからgrに短縮します。これは、コードを読みやすくするために広く採用されている規則です。

次に、コードを実行します。 app.pyという名前のファイルに Python コードを記述した場合は、ターミナルからpython app.py実行します。

ファイルから実行する場合、以下のデモは http://localhost:7860 のブラウザで開きます。ノートブック内で実行している場合、デモはノートブック内に埋め込まれて表示されます。

ライセンス

Gradio は、このリポジトリのルート ディレクトリにある LICENSE ファイルにある Apache License 2.0 に基づいてライセンスされています。

引用

また、論文「Gradio: Hassle-Free Sharing and Testing of ML Models in the Wild, ICML HILL 2019」もチェックしてください。仕事で Gradio を使用する場合は引用してください。

 @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},
}