如何把 Gradio 应用上传到 Hugging Face_gradiohugging face

把 Gradio 应用上传到 Hugging Face

概述

Hugging Face 提供了一个平台,可以让研究人员和开发者上传他们基于 Transformer 的模型和 demo。Gradio 是一个可以通过简单的 Python 代码快速构建模型演示页面的库。下面我将概述如何把用 Gradio 构建的模型演示上传到 Hugging Face。

步骤

1. 构建 Gradio 应用
   使用 Gradio 构建一个交互式的机器学习 demo,例如图像分类、文本生成等。
2. 创建 Hugging Face Account
   在 Hugging Face 网站上注册账号。
3. ​在应用里加载 Hugging Face 的模型
   spaces
   
4. 上传代码
   开始使用你的 gradio 空间!
   您的新空间已创建,请按以下步骤开始(或阅读完整的文档):
   通过使用以下命令克隆此仓库:

git clone https://huggingface.co/spaces/xxxx/face
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创建您的 Gradio app.py 文件:

import gradio as gr

def greet(name):
    return "Hello " + name + "!!"
    
iface = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
iface.launch()
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然后提交并推送:

git add app.py
git commit -m "Add application file"
git push
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(提示:在浏览器中直接 创建 app.py 文件)
在几分钟后,您的应用程序应在此页面上运行!
依赖项
您可以在仓库的根目录下添加 requirements.txt 文件来指定 Python 依赖项
如果需要,您还可以在仓库的根目录下添加 packages.txt 文件来指定Debian 依赖项。
gradio 包是预安装的,其版本在 README.md 文件中的 sdk_version 字段中设置。

5. 自行配置环境
   hugging face会自动根据 requirements.txt配置环境，这可能会导致一些意外，你可以在app.py的代码开头使用os.system自行配置环境

import os
os.system("""python -m pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --upgrade pip setuptools
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ websocket
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ websocket-client
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ gradio
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ sxtwl
""")
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6. 分享链接
   这样就可以通过这个项目的链接来分享这个Gradio 应用了。

小结

• Gradio 可以快速打造机器学习 demo
• Hugging Face 提供了平台来分享这些 demo
• 通过 git 或 web 界面就可以上传 Gradio 应用
• 最终可以通过链接来分享应用
  这样,就可以让更多人交互和使用自己通过 Gradio 构建的机器学习模型了。

通过将使用 Gradio 构建的机器学习演示上传到 Hugging Face，您可以轻松地创建并共享交互式应用。Gradio 提供了简单易用的界面来构建演示页面，而 Hugging Face 则提供了平台来存储和共享您的模型和演示。通过将这两者结合使用，您可以让更多人体验和使用您的机器学习应用，促进知识的传播和交流。

拓展相关知识

在理解如何将 Gradio 应用上传到 Hugging Face 平台之前，了解以下相关概念和技术可能会有所帮助：

1. Gradio

Gradio 是一个简单易用的库，用于构建交互式机器学习演示页面。它提供了一个直观的用户界面，可以让用户与模型进行交互，并实时查看结果。使用 Gradio，您可以通过几行代码快速构建一个功能齐全的演示页面，而无需深入了解前端开发。

2. Hugging Face

Hugging Face 是一个以自然语言处理为重点的机器学习社区和平台。它提供了各种基于 Transformer 的模型、文本数据集和工具，旨在促进自然语言处理研究和应用的发展。Hugging Face 还提供了一个名为 “Spaces” 的功能，让用户能够上传和分享他们的模型和演示应用。

3. Hugging Face Spaces

Hugging Face Spaces 是 Hugging Face 提供的一项功能，允许用户创建和管理自己的模型和演示空间。通过 Spaces，用户可以上传他们的模型、数据集和其他相关文件，并与其他人共享，从而促进协作和知识共享。

4. 模型部署

模型部署是指将训练好的机器学习模型部署到生产环境中，使其能够处理实时数据并提供预测或推理结果。模型部署旨在将模型集成到应用程序、服务或系统中，并确保其高性能、稳定性和可伸缩性。

5. Python 虚拟环境

Python 虚拟环境是一种将项目的依赖项隔离开的方式。它允许您在同一台计算机上的不同项目之间使用不同版本的 Python 包，以避免冲突和干扰。虚拟环境使得在不同的项目之间切换变得更加方便，并确保每个项目都可以独立地管理其依赖项。

总结

通过了解 Gradio、Hugging Face 和模型部署等相关知识，您可以更好地理解如何将 Gradio 应用上传到 Hugging Face 平台。这些工具和技术的结合为您提供了构建、共享和部署机器学习应用的强大工具。通过将这些知识应用于实践，您可以与他人分享您的模型和演示，并促进机器学习领域的交流和发展。