Gradio.app: 可视化部署生成机器学习AI应用模型的开源工具

Gradio是一个用于构建和分享机器学习应用的工具，它可以让你用一个友好的网页界面来展示你的机器学习模型，让任何人都可以在任何地方使用它。

Gradio可以让你快速地将你的模型转化为一个可交互的应用，无需编写任何额外的代码或部署到服务器。Gradio可以帮助你展示你的模型的功能，收集用户反馈，测试不同的输入和输出，以及与其他人分享你的成果。

Gradio是一个基于Python的库，它可以与任何Python函数或机器学习框架（如TensorFlow，PyTorch，Scikit-learn等）兼容。

只需要你指定你的模型函数，输入和输出的组件类型，以及一些可选的参数，就可以自动创建一个网页界面。

Gradio支持多种输入和输出的组件类型，如文本，图像，音频，视频，表格，绘图等。还提供了一些高级功能，如标记数据，组合多个界面，自定义主题和布局等。

Gradio的目标是让机器学习变得更加容易和有趣，让开发者和用户之间有更多的沟通和协作。可以让你快速地验证你的想法，展示你的创造力，收集用户反馈，优化你的模型，并与全世界分享你的工作。

特色功能

• 快速简单：Gradio可以用pip安装，只需要在你的项目中添加几行代码，就可以创建一个Gradio界面。你可以从多种界面类型中选择一个来接入你的函数。创建一个界面只需要几秒钟，无需等待部署或加载。
• 灵活强大：Gradio可以与任何Python函数或机器学习框架（如TensorFlow，PyTorch，Scikit-learn等）兼容。Gradio支持多种输入和输出的组件类型，如文本，图像，音频，视频，表格，绘图等。Gradio还提供了一些高级功能，如标记数据，组合多个界面，自定义主题和布局等。
• 易于分享：Gradio可以嵌入在Python笔记本中，也可以作为一个网页呈现。一个Gradio界面可以自动生成一个公共链接，你可以和同事分享，让他们从自己的设备上远程与你的模型交互。你也可以将你的界面永久地托管在Hugging Face Spaces上，并获得一个稳定的链接。
• 有趣有用：Gradio可以让你快速地验证你的想法，展示你的创造力，收集用户反馈，优化你的模型，并与全世界分享你的工作。Gradio还提供了一些有趣和有用的示例和教程，让你可以轻松地学习和尝试不同的机器学习应用。

收费价格

Gradio是一个开源和免费的工具，遵循MIT协议。任何人都可以在GitHub上查看和贡献Gradio的源代码，并在Issues或Discord上提出问题或建议。Gradio也欢迎任何形式的捐赠或赞助。

Gradio不收取任何使用或托管费用。但是如果你想要使用一些高级功能或服务（如私有链接或专业支持），可能需要付费。

常见问题

Gradio支持哪些机器学习框架？

Gradio可以与任何Python函数或机器学习框架（如TensorFlow，PyTorch，Scikit-learn等）兼容。你只需要将你的模型函数作为Gradio的参数传入，Gradio就可以自动创建一个网页界面。

Gradio支持哪些输入和输出的组件类型？

Gradio支持多种输入和输出的组件类型，如文本，图像，音频，视频，表格，绘图等。你可以在Gradio的文档中查看所有可用的组件类型和参数。你也可以自定义你自己的组件类型，或者使用Gradio提供的Blocks来组合多个组件。

Gradio如何与Hugging Face集成？

Gradio可以与Hugging Face Spaces无缝集成，让你可以将你的界面永久地托管在Hugging Face上，并获得一个稳定的链接。只需要在Gradio的launch方法中指定share=True参数，并提供一个Hugging Face API token，Gradio就会自动将你的界面上传到Hugging Face Spaces上。你也可以在Hugging Face Hub上浏览和使用其他人创建的Gradio界面。

Gradio如何保证我的数据和模型的安全和隐私？

Gradio不会收集或存储你的数据或模型。当你使用Gradio创建一个界面时，你的数据和模型都只存在于你的本地计算机上。当你分享一个公共链接时，你的数据和模型会通过一个安全的隧道传输到其他人的设备上，但不会被保存或记录。当你使用Hugging Face Spaces托管一个界面时，你的数据和模型会被上传到Hugging Face的服务器上，但不会被公开或共享。你可以在Hugging Face Spaces上设置你的界面的可见性和访问权限。

Gradio有什么教程或示例吗？

Gradio有一个丰富的文档和指南，让你可以快速地学习和使用Gradio的各种功能。Gradio也提供了一些有趣和有用的示例和教程，让你可以轻松地学习和尝试不同的机器学习应用。你可以在Gradio的官网或GitHub上查看这些资源。