Pythonのグラデーションライブラリの使い方

Gradio は、独自の対話型機械学習および深層学習モデルを簡単に作成して共有できる機能が豊富な Python ライブラリです。

Gradio ライブラリの主な機能の一部を次に示します:

• インタラクティブ インターフェイスの作成 Gradio ライブラリを使用すると、インタラクティブ インターフェイスを非常に簡単に作成できます。モデルまたはアプリケーションを表す関数を定義するだけで済みます。Gradio ライブラリはこの関数を使用して、ユーザーがパラメーターを入力して出力結果を表示できる、使いやすい対話型インターフェイスを作成します。

• 複数の入出力タイプのサポート Gradio ライブラリは、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどの複数の入出力タイプをサポートします。独自の入力および出力タイプを簡単に定義し、モデルまたはアプリケーションに関連付けることができます。

• カスタム スタイルとレイアウト Gradio ライブラリを使用すると、インタラクティブ インターフェイスのスタイルとレイアウトをカスタマイズできます。さまざまなテーマ、フォント、配色を選択し、インターフェイスをレイアウトできます。

• 事前トレーニングされたモデルの使用 Gradio ライブラリは、事前トレーニングされた機械学習モデルと深層学習モデルの使用をサポートしています。事前トレーニングされたモデルを選択し、それを独自のデータセットまたはアプリケーションに関連付けることができます。

• 複雑なインタラクティブ アプリケーションの構築 Gradio ライブラリは、単純なインタラクティブ インターフェイスを作成するだけでなく、複雑なインタラクティブ アプリケーションも構築できます。複数のモデルまたはアプリケーションを大規模な対話型アプリケーションに結合し、単一のインターフェイスに表示できます。

• Web への展開 Gradio ライブラリは、ユーザーがインターネット経由でアクセスできるように、対話型アプリケーションの Web への展開をサポートしています。 Gradio ライブラリによって提供される API キーを使用して、アプリケーションを Gradio 公式 Web サイトにデプロイすることも、独自の Web サーバーにデプロイすることもできます。

Gradio ライブラリを使用する基本的な方法は次のとおりです。

Gradio ライブラリをインストールする

Gradio をインストールするにはライブラリを使用するには、pip コマンドを使用し、コマンド ライン ターミナルで次のコマンドを実行します。

pip install gradio

対話型インターフェイスの作成

対話型インターフェイスを作成するには、次の操作を行う必要があります。モデルまたはアプリケーションの場合、関数はいくつかの入力パラメーターを受け入れ、出力結果を返す必要があります。 Gradio ライブラリはこの関数を使用して、ユーザーがパラメーターを入力して出力結果を表示できる、使いやすい対話型インターフェイスを作成します。

これは、Gradio ライブラリを使用して 2 つの数値を加算する関数を作成し、それを対話型インターフェイスにラップする方法を示す簡単な例です:

import gradio as gr

def add(a, b):
    return a + b

iface = gr.Interface(
    fn=add,
    inputs=["number", "number"],
    outputs="number")

iface.launch()

上記のコードでは、関数を定義しました。 add と呼ばれる関数で、引数として 2 つの数値を受け取り、その合計を返します。次に、Gradio ライブラリの Interface 関数を使用してインターフェイスを作成し、それを add 関数に関連付けます。また、Gradio ライブラリがそれらを正しく処理できるように、入力パラメーターと出力結果のタイプも指定します。最後に、インターフェイスの launch メソッドを呼び出して、対話型インターフェイスを開始します。

対話型インターフェイスの実行

対話型インターフェイスを実行するには、iface.launch() メソッドを使用できます。これにより、ローカル Web サーバーが起動し、ブラウザーで新しいページが開き、インターフェイスが表示されます。ユーザーはこのページにパラメータを入力し、出力結果を表示できます。

Gradio は、ローカルでの実行に加えて、インターネット経由でアクセスできるように、インターフェイスを Web に展開することもサポートしています。インターフェイスをデプロイするには、gradient.deploy メソッドを使用して、インターフェイスとその関連設定を指定します。

gradio.deploy(
    iface,
    share=True,
    app_name="My Addition App",
    url_name="add",
    api_key="MY_API_KEY")

上記のコードでは、gradient.deploy メソッドを使用してインターフェイスを Web にデプロイします。 API キーに関連付けます。ユーザーが簡単に見つけられるように、アプリケーションの名前と URL 名も指定します。最後に、Gradio ライブラリがインターフェイスを他のライブラリと共有できるように、share パラメータを True に設定します。

Gradioライブラリの基本的な使い方です。 Gradio は、より多くのタイプの入力と出力のサポート、スタイルとレイアウトのカスタマイズ、事前トレーニングされたモデルの使用、複雑な対話型アプリケーションの構築など、多くの高度な機能も提供します。

以上がPythonのグラデーションライブラリの使い方の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。