连你老爸都会操作,网页轻松展示CV、NLP模型 | 斯坦福出品
晓查 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
“其实我是做机器学习模型的。”
“什么模型?拿出来给大家看看啊!”
如果你是一个机器学习(ML)程序员,向爸妈、亲友或者客户介绍自己的职业时,可能会遇到这样的尴尬。
现在有了斯坦福大学出品的Gradio,你真的可以把自己的ML模型“搬”出来了。
只需几行代码,你就可以创建一个简单的网页,即使完全不会代码的爸妈,也能用拖拽操作体验你的ML模型。
除此之外,Gradio还可以嵌入Jupyter和Colab笔记本、博客和网站,甚至能把截图放在研究论文里作为展示。
CV、NLP模型轻松搞定
Gradio允许用户通过拖拽本地图像、粘贴文本、拍照等方式获取输入,网页另一侧瞬间出现输出结果。
在电脑上手写一个数字,实现MNIST识别:
用电脑摄像头拍一张图,检测你现在的情绪:
你以为Gradio只能展示计算机视觉任务?No!NLP任务也OK:
最近,Gradio项目又上线了ML模型展示平台GradioHub,供所有开发者上传自己的模型。遗传特征预测、CT图像重建这类前沿研究任务都能这个聚合页面看到。
使用方法
Gradio的安装非常方便,一行pip代码即可:
pip install gradio
Gradio使用现成代码也很方便,只需加上几行代码就能在网页展示。这是一个使用Inception V3进行图像分类的例子:
import gradio
import tensorflow as tf
image_mdl = tf.keras.applications.inception_v3.InceptionV3()
io = gradio.Interface(inputs=”imageupload”, outputs=”label”, model_type=”keras”, model=image_mdl)
io.launch()
import tensorflow as tf
image_mdl = tf.keras.applications.inception_v3.InceptionV3()
io = gradio.Interface(inputs=”imageupload”, outputs=”label”, model_type=”keras”, model=image_mdl)
io.launch()
你也可以提供自己的模型,而不是上面的预训练模型,或者使用Keras之外其他类型的模型。
更改Interface中的input和output参数可以创建不同的接口。目前Gradio支持的输入格式有:手写板、上传图像、摄像头、文本,输出结果为标签或文字。
传送门
Gradio网站:
https://gradio.app
https://gradio.app
源代码:
https://github.com/gradio-app/gradio
https://github.com/gradio-app/gradio
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