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盘点 三款高可用的机器学习模型 web页面化的工具(一)_机器编程web界面

机器编程web界面

笔者只是抛砖引玉,把三款看到的在本篇简单的介绍。
如果有其他更好的欢迎留言推荐,后续笔者会对这三款做一一的学习。



1 streamlit

笔者之前写过该专题:

python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit介绍(一)
python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 重要组件介绍(二)
python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 展示组件(三)
python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit lay-out布局(四)
python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 缓存(五)
python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 数据探索案例(六)
streamlit + opencv/YOLOv3 快速构建自己的图像目标检测demo网页(七)

github代码链接:mattzheng/streamlit_demo

自行构建工具的流程:部署 Flask app,写 HTML、CSS 和 JavaScript,尝试对从 notebook 到样式表的所有一些进行版本控制。

写此类工具感觉就像训练神经网络或者在 Jupyter 中执行点对点分析(ad-hoc analysis)!同时,我们还想保留强大 app 框架的灵活性。我们想创造出令工程师骄傲的好工具。

在这里插入图片描述
一些样例
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2 Gradio

Gradio is the fastest way to demo your machine learning model with a friendly web interface so that anyone can use it, anywhere!

灵感来自最近开放的魔搭社区的创空间

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官网是:https://gradio.app/

几个好处:

  • Gradio可以用pip安装。创建Gradio接口只需要在项目中添加几行代码。您可以从各种接口类型中选择为您的函数提供接口。
  • Gradio可以嵌入Python笔记本中,也可以作为网页呈现。Gradio接口可以自动生成一个公共链接,您可以与同事共享,让他们从自己的设备远程与您计算机上的模型进行交互。
  • 接口长期在线,旦你创建了一个接口,你可以永久地托管它在 Hugging Face.Hugging Face空间将把界面托管在其服务器上,并为你提供一个可以分享的链接。

这是一个可以共享的小程序,只需在launch函数里面设置参数share=True,就会得到一个神奇的public 网址,格式为https://xxxx.gradio.app (https 协议,安全靠谱)。

这个网址你可以愉快的分享给你的伙伴了,可以在电脑或者手机打开,比如分享到微信里,就是一个活脱脱的小程序。

参考文章:
Gradio: 让机器学习算法秒变小程序
Gradio:轻松实现AI算法可视化部署


3 codepen

CodePen是构建、测试和发现前端代码的最佳场所。
CodePen是一个面向前端设计人员和开发人员的社交开发环境。构建和部署一个网站,展示你的工作,构建测试用例来学习和调试,并找到灵感。
笔者是在参加今年的google大会【到此一游︱2022 Google 开发者大会】 mediaPipe 模块用这款进行现场demo:
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官网:https://codepen.io/features/

tensorflow官网也上传了一部分mediapipe的demo:
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4 Gradio vs Streamlit vs Dash vs Flask几款的对比

参考:Gradio vs Streamlit vs Dash vs Flask
一图表示以上四款的明显异同点:
在这里插入图片描述

Gradio:Gradio 是专门为机器学习模型构建的。因此,如果您想专门为您构建的机器学习模型创建一个 Web UI,Gradio 的简单语法和设置是您的不二之选。
Streamlit:如果您想快速启动和运行仪表板,并且可以灵活地添加大量组件和控件,则 Streamlit 非常有用。此外,Streamlit 允许您比 Dash 或 Flask 更快地构建 Web UI 或仪表板。
Dash:如果你想成为大公司的生产就绪仪表板,请选择 Dash,因为它主要是为企业公司量身定制的。
Flask:如果您了解 Python/HTML/CSS 编程并且想要完全从头开始构建自己的解决方案,请选择 Flask。

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