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Gradio는 기계 학습 모델, API 또는 임의의 Python 기능을 위한 데모 또는 웹 애플리케이션을 빠르게 구축 할 수 있는 오픈 소스 Python 패키지입니다. 그런 다음 Gradio에 내장된 공유 기능을 사용하여 단 몇 초 만에 데모 또는 웹 애플리케이션에 대한 링크를 공유 할 수 있습니다. JavaScript, CSS 또는 웹 호스팅 경험이 필요하지 않습니다!
자신만의 데모를 만들려면 Python 몇 줄만 있으면 됩니다. 시작해 볼까요?
전제조건 : Gradio 5에는 Python 3.10 이상이 필요합니다.
Python에 기본적으로 포함되어 있는 pip 사용하여 Gradio를 설치하는 것이 좋습니다. 터미널이나 명령 프롬프트에서 다음을 실행하세요.
pip install --upgrade gradio팁
가상 환경에 Gradio를 설치하는 것이 가장 좋습니다. 모든 일반적인 운영 체제에 대한 자세한 설치 지침은 여기에서 제공됩니다.
즐겨 사용하는 코드 편집기, Jupyter Notebook, Google Colab 또는 Python을 작성하는 모든 곳에서 Gradio를 실행할 수 있습니다. 첫 번째 Gradio 앱을 작성해 보겠습니다.
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 ()팁
가져온 이름을 gradio 에서 gr 로 줄였습니다. 이는 코드의 가독성을 높이기 위해 널리 채택되는 규칙입니다.
이제 코드를 실행해 보세요. app.py 라는 파일에 Python 코드를 작성한 경우 터미널에서 python app.py 실행합니다.
아래 데모는 파일에서 실행하는 경우 http://localhost:7860의 브라우저에서 열립니다. 노트북 내에서 실행 중인 경우 데모가 노트북에 포함되어 표시됩니다.
Gradio는 이 저장소의 루트 디렉터리에 있는 LICENSE 파일에 있는 Apache License 2.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.
또한 Gradio: Hassle-Free Sharing and Testing of ML Models in the Wild, ICML HILL 2019 논문을 확인하고 작업에 Gradio를 사용하는 경우 이를 인용해 주세요.
@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},
}
