大家好,又见面了,我是 GitHub 精选君!
背景介绍在机器学习开发过程中,我们经常会需要将模型、API 或任何 Arbitrary Python 函数以应用的形式展示给他人,但是编写 Web 应用并显示我们的模型结果通常需要 JavaScript、CSS 和 Web 服务托管等复杂技能。有没有一种方式可以快速、无需编程和服务托管就可以将我们的 Python 模型转变成一个应用,并且方便的分享出去呢?
今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 gradio-app/gradio,该项目在 GitHub 有超过 27.2k Star,一句话介绍该项目:Build and share delightful machine learning apps, all in Python.
项目介绍Gradio 是一个开源的 Python 包,旨在让开发者可以轻松快速的创建一个 web 应用,展示你的机器学习模型,API 或任何 Arbitrary Python 函数,并且能够快速通过 Gradio 的分享功能分享你的应用,不需要任何 JavaScript,CSS 或者 Web 服务托管的技能。
以下是一个 Hello World 示例:
如何使用在 Python 3.8 或者更新的版本上,你可以使用 pip 来安装 Gradio。运行以下命令即可:
pip install gradio你可以在任何写 Python 的地方运行 Gradio,包括你的代码编辑器、Jupyter notebook、Google Colab 等。从以下的 Gradio app 开始:
import gradio as grdef greet(name, intensity): return "Hello " * intensity + name + "!"demo = gr.Interface( fn=greet, inputs=["text", "slider"], outputs=["text"],)demo.launch()然后执行你的代码。如果你将 Python 代码写在了例如 app.py 的文件里,你可以在终端运行 python app.py。
以上代码的对应 UI 如下:
项目推介你可以将你的 Gradio App 共享,而不需要担心 Web 服务器的繁琐问题。只需要在 launch() 中设置 share=True,就能为你的演示创建一个公共可访问的 URL。Gradio 项目持续活跃并更新,具有很好的社区活力和影响力,如果你在机器学习或者 Python 上编程,这是一个值得一试的工具。
以下是该项目 Star 趋势图(代表项目的活跃程度):
更多项目详情请查看如下链接。
开源项目地址:https://github.com/gradio-app/gradio
开源项目作者:gradio-app
开源协议:
以下是参与项目建设的所有成员:
关注我们,一起探索有意思的开源项目。