【AI模型部署】基于gradio和python的网页交互界面（web-ui）——简易使用方法_python webui

使用gradio，只需在原有的代码中增加几行,快速部署机器学习模型，就能自动化生成交互式web页面，并支持多种输入输出格式，比如图像分类中的图>>标签，超分辨率中的图>>图等。
同时还支持生成能外部网络访问的链接，能够迅速让你的朋友，同事体验你的算法。

参考

1. https://gradio.app/demos/
2. https://www.machinelearningnuggets.com/gradio-tutorial/
3. https://gradio.app/quickstart/

安装

注意，不要把python文件与

pip install gradio

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一、简单的欢迎界面分析——（输入文字UI+ 函数处理+输出文字）

逻辑：输入UI中的参数，提交后自动传入绑定的函数，
其中 “text” 表示输入输出UI控件是文本框。

import gradio as gr

def greet(name):
    return "Hello " + name + "!"

demo = gr.Interface(fn=greet,inputs="text", outputs="text")
demo.launch()
'''
如果需要在服务器部署后，局域网访问, 修改为：
'''
# demo.queue().launch( server_name="0.0.0.0"）
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UI操作效果

默认启动 ，如果7860已经占用，自动变为7861，如果端口无法启动 。。 端口被占用时，可指定端口
demo.launch(server_port=30001)

http://127.0.0.1:7860/
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动效

分析

在上面的例子中，我们看到一个简单的基于文本的函数
gr.InterfaceInterface 核心类使用三个必需参数进行初始化：Interface
fn：将 UI 包裹起来的函数，该函数可以是任何功能，从音乐生成器到税收计算器，再到预训练机器学习模型的预测函数
inputs：用于输入的组件（例如，或"text"，“image”，“audio”)
outputs：用于输出的组件（例如，或"text"，“image”，“label”)

使用控件函数设置控件的参数

设置2行文本宽度，文本框的内的提示词

import gradio as gr

def greet(name):
    return "Hello " + name + "!"

demo = gr.Interface(
    fn=greet,
    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="这里是提示文本框输入的内容..."),
    outputs="text",
)
demo.launch()
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UI界面

多UI控件输入、输出

3个UI控件作为输入，2个输出，
输入名字，是否是早晨，今天的温度，
自动输入问候以及华氏温度与摄氏温度的转换

import gradio as gr

def greet(name, is_morning, temperature):
    # salutation表示致意、问候
    salutation = "Good morning" if is_morning else "Good evening"
    greeting = f"{salutation} {name}. It is {temperature} degrees today"
    # 摄氏温度 = (华氏温度 – 32) ÷ 1.8
    celsius = (temperature - 32) * 5 / 9
    return greeting, round(celsius, 2)

demo = gr.Interface(
    fn=greet,
    inputs=["text", "checkbox", gr.Slider(0, 100,label="华氏温度")],
    outputs=["text", "number"],
)
demo.launch(server_port=30001)
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二、简单界面控件组合

2.1 多个tags界面，（不同输入输出功能）

每个tags的功能、输入输出控件科技不同、且独立

多tags代码

import gradio as gr

#app 1
def user_greeting(name):
    return "Hi! " + name + " Welcome !!
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