Gradio：演示机器学习模型结果的最快方法

Gradio是一个功能强大且易于使用的库，适用于各种机器学习和数据处理应用的快速部署。它使得将模型转化为实际应用变得非常简单，同时为用户提供了直观、友好的交互式体验。

Gradio的目标是帮助数据科学家、机器学习工程师和开发人员轻松地将机器学习模型和其他应用部署为用户友好的交互式界面。

Gradio提供了一组简单易用的API，让您能够快速地将模型和数据处理功能与用户界面结合起来。通过Gradio，您可以在几行代码中创建一个交互式应用，用户可以直接在浏览器中与您的模型进行交互。

使用Gradio，您可以创建多种类型的输入组件，如文本框、图片上传、滑块、下拉菜单等，以便用户向模型输入数据。同时，您还可以定义输出组件，如文本显示、图像显示等，用于显示模型的预测结果。

Gradio的特点包括：

简单易用：Gradio提供了简洁的API，使得创建交互式应用变得非常简单。

多种输入组件：Gradio支持多种输入组件，使得用户可以以多种方式向模型输入数据。

可视化输出：Gradio能够可视化地展示模型的预测结果，包括图像、文本等。

自定义样式：您可以根据需要自定义应用的样式，以适应不同的应用场景。

高度兼容：Gradio能够与大多数Python机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）和常见的数据处理库（如NumPy、Pandas等）无缝集成。

支持多种类型的模型：除了机器学习模型，Gradio还支持将其他类型的Python函数和应用部署为交互式应用。

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官网：https://www.gradio.app/

一、部分功能：

草图识别
问答
图像分割
时间序列预测
具有可解释性的XGBoost

二、快速入门

参考教程：https://www.gradio.app/guides/quickstart

代码示例：标注csv文件

import gradio as gr
# ck:https://www.gradio.app/guides/quickstart
def greet(name, is_morning, temperature):
    salutation = "Good morning" if is_morning else "Good evening"
    greeting = f"{salutation} {name}. It is {temperature} degrees today"
    celsius = (temperature - 32) * 5 / 9
    return greeting, round(celsius, 2)

demo = gr.Interface(
    fn=greet,
    inputs=["text", "checkbox", gr.Slider(0, 100)],
    outputs=["text", "number"],
)
demo.launch()

前端结果：

生成csv结果：