gradio学习记录

最新推荐文章于 2025-07-07 19:53:27 发布

Matcha咩咩咩

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分类专栏：总结文章标签：学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MatchaApril/article/details/131458749

基本格式

import gradio as gr
from wst_reasoning import predict_gradio

inputs = [
    gr.Textbox(placeholder="请输入",label="prompt"),
    gr.Dropdown(checkpoint, label="微调模型&#

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0717_gradio库的简单介绍

浪漫韫秋

07-17

577

Gradio 是一个 Python 库，用于快速创建交互式的 Web 应用程序，这些应用程序可以让用户通过 Web 界面与机器学习模型进行交互。Gradio 提供了一个简单的 API，可以在几行代码中将任何 Python 函数转换为一个 Web 应用程序。通过 Gradio，用户可以通过 Web 界面输入数据、运行模型、查看结果，并与模型进行交互。Gradio 的主要目标是使机器学习模型的应用变得更加易于使用和可访问。Gradio 还支持在应用程序中显示图像、视频、音频等多种数据类型。

Gradio从入门到精通（7）---基础组件与事件介绍

疯狂飙车的蜗牛的博客

07-16

4372

还记得我们第一节的示例代码吗？还记得我们上一节说的接口类吗？在接口类里面有输出，输出组件，Gradio内置类多种组件，当然你也可以自定义组件，本节开始，我们分别认识这些组件，在实际应用中，可以查阅文档进行使用该类有三个核心参数：Interfacefn：将用户界面（UI）包裹起来的函数inputs：用于输入的 Gradio 组件。组件数应与函数中的参数数匹配。outputs：用于输出的 Gradio 组件。组件数应与函数的返回值数匹配。

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解锁PyTorch可视化新姿势：Gradio与Streamlit深度探秘

远程部署调试运行安装项目调试二次开发项目技术新持续迭代部分源码免费分享

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本文介绍了PyTorch生态中两款可视化工具Gradio和Streamlit的应用与对比。Gradio轻量高效，适合快速部署机器学习模型演示，支持多种输入输出组件；Streamlit功能更丰富，适合构建数据分析和可视化应用。文章通过图像分类、夜景增强、手写体数字识别等案例展示了它们与PyTorch的结合应用，并从功能特点、易用性、性能等方面进行了对比分析。Gradio适合快速模型验证，Streamlit更适合复杂应用开发。随着技术发展，可视化工具将向智能化、个性化和集成化方向演进。

Gradio的web界面演示与交互机器学习模型，接口自动刷新或连续刷新数据流《5》

深度学习领域优质创作者，优快云博客专家

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接口的自动刷新，以及音频流，视频流的应用

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特殊的隐藏组件，用于存储同一用户运行演示时的会话状态。当用户刷新页面时，State 变量的值被清除。gr.State是一个不可见的控件，目的是在后台存储一些变量方便访问和交互。

gradio组件的选项更新

j_starry的博客

07-18

6264

1、更新操作是使用gr.Dropdown.update(choices=[xxxxxx]），不能直接给choices赋值。2、必须要给Dropdown对象建立.change(）操作，否则下拉栏无法选择选项。我有两个下拉栏，第二个下拉栏需要根据第一个选项去更新。

Gradio学习笔记--Gradio基本用法和简单案例

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jane_xing的博客

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Gradio是一个开源工具，它主要用于创建交互式的机器学习模型演示和API接口。关于在Gradio中构建一个侧边的聊天记录栏，通常不是Gradio的核心功能，但你可以通过结合前端技术来实现。例如，你可以使用JavaScript和HTML来设计一个独立于Gradio界面之外的弹出窗口或者滚动条，用于显示用户输入和模型响应的历史记录。以下是一种简单的步骤： 1. **创建聊天记录容器**：在HTML中添加一个隐藏的`<div>`元素，作为聊天记录的容器。 ```html <div id="chat-history" style="display:none;"></div> ``` 2. **处理交互事件**：在Gradio的回调函数里，每当有新的消息产生（如用户输入或模型预测），更新这个容器的内容，并可能显示出来。 ```python import gradio as gr def chatbot_response(input_text): # ... 模型计算逻辑 response = "Model reply: " + input_text.upper() # 更新聊天历史 chat_history.innerHTML += f"<p>{input_text} -> {response}</p>" # 如果需要，将聊天记录显示给用户 if len(chat_history.children) > 10: # 示例限制最多显示10条记录 chat_history.scrollTop = chat_history.scrollHeight # 自动滚动到底部 return response gr.Interface/chatbot_response/input=gr.Textbox("Type something", type="text") ``` 3. **触发显示**：当你想要展示聊天记录时，比如在会话结束时，可以设置一个按钮或者其他触发条件，切换`<div>`的`display`属性。 ```python # 当点击显示全部历史时... button = gr.Button("Show All History") button.click = lambda: chat_history.style.display = "block" ``` 请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要更复杂的布局管理和用户体验优化。