Gradio机器学习模型快速部署工具quickstart

目录
  • 引言
  • 1.图像示例
  • 2.块：更多的灵活性和控制
  • 3.更复杂的 Blocks

引言

书接上回 Gradio机器学习模型快速部署工具【quickstart】翻译，讲到多输入输出，其实很简单，就是把多个组件包装到列表，inputs和outputs对应的就是2个列表，输入输出列表，仅此而已。

1.图像示例

Gradio 支持多种类型的组件，例如Image, DataFrame, Video, 或Label. 让我们尝试一个图像到图像的功能来感受一下这些！

import numpy as np
import gradio as gr
def sepia(input_img):
    sepia_filter = np.array([
        [0.393, 0.769, 0.189],
        [0.349, 0.686, 0.168],
        [0.272, 0.534, 0.131]
    ])
    sepia_img = input_img.dot(sepia_filter.T)
    sepia_img /= sepia_img.max()
    return sepia_img
demo = gr.Interface(sepia, gr.Image(shape=(200, 200)), "image")
demo.launch()

使用该Image组件作为输入时，您的函数将接收一个形状为 的 NumPy 数组(width, height, 3)，其中最后一个维度表示 RGB 值。我们还将以 NumPy 数组的形式返回图像。

您还可以使用关键字参数设置组件使用的数据类型type=。例如，如果您希望您的函数采用图像的文件路径而不是 NumPy 数组，则输入Image组件可以写为：

gr.Image(type="filepath", shape=...)

另请注意，我们的输入Image组件带有一个编辑按钮

赞 (0)

相关推荐

  • Gradio机器学习模型快速部署工具quickstart前篇

    Gradio机器学习模型快速部署工具quickstart前篇

    目录 Gradio 是做什么的? Hello, World 类Interface 组件属性 多个输入和输出组件 Gradio 是做什么的? 先决条件:Gradio 需要 Python 3.7 或更高版本,仅此而已! gradio.app/quickstart/… 与他人分享您的机器学习模型.API 或数据科学工作流程的最佳方式_之一是创建一个交互式应用程序,让您的用户或同事可以在他们的浏览器中试用该演示. Gradio 允许您**构建演示并共享它们,所有这些都在 Python 中.**通常只需几

  • Gradio机器学习模型快速部署工具应用分享

    Gradio机器学习模型快速部署工具应用分享

    目录 1.嵌入 IFrame 2.API页面 3.验证 4.直接访问网络请求 5.在另一个 FastAPI 应用程序中安装[![图片转存失败,建议将图片保存下来直接上传 6.安全和文件访问 1.嵌入 IFrame (/assets/img/anchor.svg)]()](https://gradio.app/sharing-your-app/#embedding-with-iframes) 要改为嵌入 IFrame(例如,如果您无法将 javascript 添加到您的网站),请添加此元素: <i

  • 通过gradio和摄像头获取照片和视频实现过程

    目录 1.环境设置 1.1gradio安装 2.ffmpeg安装 2.简单小程序 2.1 引入gradio 2.2 定义方法 2.3 定义接口 2.4 运行 3.执行情况 3.1 终端日志输出 3.2 截图 3.3 保存 1.环境设置 1.1gradio安装 需要安装 gradio,安装办法就是 pip install gradio 2.ffmpeg安装 再次需要加入到path路径. 下载地址: https://www.jb51.net/softjc/760881.html ffmpeg.exe

  • 对网站内嵌gradio应用的输入输出做审核实现详解

    目录 前言 1 | 方案 1.1 | 基于 nginx 流量劫持和转发 1.2 | 基于 gradio sdk 的二次开发 1.3 | 比较 2 | 实施 2.1 | 创建ingress,来劫持发往 /run/predict 的请求 2.2 | 审核服务的接收和处理 3 | 效果展示 前言 在AI领域,来快速实现一个idea:前后端开发+部署+展现,如果走传统的前后端分离开发+服务器docker部署等方式,会很重且入门成本很高. 所以,行业内诞生出来了 gradio :基于python的前端+后

  • 使用ruby部署工具mina快速部署nodejs应用教程

    前面有一篇文章讲到过用git的hook部署应用,hook的方法有一个缺陷就是每次都要到服务器去修改一下hook对应的配置文件,这个配置文件是与当前仓库分离的,调试上会有一些麻烦,借助ruby的一个部署工具mina可以快速的在服务器部署nodejs应用. 安装mina 复制代码 代码如下: gem install mina 安装之后,它需要一个配置文件,默认情况下是当前目录的config/deploy.rb 简单的配置 复制代码 代码如下: require 'mina/git' require '

  • SpringBoot应用快速部署到K8S的详细教程

    SpringBoot应用快速部署到K8S的详细教程

    欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容: 所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 背景 对于生产环境,我们一般会用CI&&CD工具完成整个构建和部署,因此本文不适合生产环境:对于学习和开发环境,我们频繁修改代码,又想快速见到效果,本文就是针对这种场景的: 内容简介 如果您正在开发SpringBoot应用,并且应用部署在K8S环境,可以参考本文将应用快速部署到K8S环

  • idea整合docker快速部署springboot应用的详细过程

    idea整合docker快速部署springboot应用的详细过程

    目录 一.前言 二.环境及工具 三.安装docker以及配置远程连接 四.idea连接远程docker 一.前言 容器化一词相信大家已经不陌生了,听到它我们可能会想到docker.k8s.jenkins.rancher等等.那么今天我来说一下idea如何使用docker快速部署springboot应用. 二.环境及工具 windows10(开发) centos 7.6 (部署) idea docker xshell 三.安装docker以及配置远程连接 安装docker步骤网上有很多,在这里还是

  • python数据挖掘使用Evidently创建机器学习模型仪表板

    python数据挖掘使用Evidently创建机器学习模型仪表板

    目录 1.安装包 2.导入所需的库 3.加载数据集 4.创建模型 5.创建仪表板 6.可用报告类型 1)数据漂移 2)数值目标漂移 3)分类目标漂移 4)回归模型性能 5)分类模型性能 6)概率分类模型性能 解释机器学习模型是一个困难的过程,因为通常大多数模型都是一个黑匣子,我们不知道模型内部发生了什么.创建不同类型的可视化有助于理解模型是如何执行的,但是很少有库可以用来解释模型是如何工作的. Evidently 是一个开源 Python 库,用于创建交互式可视化报告.仪表板和 JSON 配置文

  • python人工智能human learn绘图可创建机器学习模型

    python人工智能human learn绘图可创建机器学习模型

    目录 什么是 human-learn 安装 human-learn 互动绘图 创建模型并进行预测 预测新数据 解释结果 预测和评估测试数据 结论 如今,数据科学家经常给带有标签的机器学习模型数据,以便它可以找出规则. 这些规则可用于预测新数据的标签. 这很方便,但是在此过程中可能会丢失一些信息.也很难知道引擎盖下发生了什么,以及为什么机器学习模型会产生特定的预测. 除了让机器学习模型弄清楚所有内容之外,还有没有一种方法可以利用我们的领域知识来设置数据标记的规则? 是的,这可以通过 human-l

  • Docker Compose快速部署多容器服务实战的实例详解

    Docker Compose快速部署多容器服务实战的实例详解

    目录 1 什么是Docker Compose 2 安装Docker Compose 3 Docker Compose文件格式的简单介绍 4 Docker Compose常用命令 5 使用Docker Compose一键部署Spring Boot+Redis实战 5.1 构建应用 5.1.1 Spring Boot项目 5.1.2 Redis配置文件 5.2 打包应用并构建目录 5.2.1 打包Spring Boot项目 5.2.2 上传redis.conf配置文件 5.3 编写Dockerfil

  • 快速部署 Scrapy项目scrapyd的详细流程

    快速部署 Scrapy项目scrapyd的详细流程

    快速部署 Scrapy项目 scrapyd 给服务端 install scrapyd pip install scrapyd  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 运行 scrapyd 修改配置项 , 以便远程访问 使用Ctrl +c 停止 上一步的运行的scrapyd 在要运行scrapyd 命令的路径下,新建文件scrapyd.cnf 文件 输入以下内容 [scrapyd] # 网页和Json服务监听的IP地址,默认为127.0.0.1(只

  • python人工智能human learn绘图创建机器学习模型

    python人工智能human learn绘图创建机器学习模型

    目录 什么是 human-learn 安装 human-learn 互动绘图 创建模型并进行预测 预测新数据 解释结果 预测和评估测试数据 结论 如今,数据科学家经常给带有标签的机器学习模型数据,以便它可以找出规则. 这些规则可用于预测新数据的标签. 这很方便,但是在此过程中可能会丢失一些信息.也很难知道引擎盖下发生了什么,以及为什么机器学习模型会产生特定的预测. 除了让机器学习模型弄清楚所有内容之外,还有没有一种方法可以利用我们的领域知识来设置数据标记的规则? 是的,这可以通过 human-l

  • Docker快速部署国产达梦数据库的实现示例

    Docker快速部署国产达梦数据库的实现示例

    目录 前言 ️ 1.达梦简介 ️ 2.镜像下载 ️ 3.创建容器 ️ 4.数据库使用 4.1 数据库登陆 4.2 DEM介绍 4.3 远程连接达梦 前言 本文总结了Docker部署达梦数据库的方法,方便大家研究学习. ️ 1.达梦简介 达梦数据库管理系统是达梦公司推出的具有完全自主知识产权的高性能数据库管理系统,简称DM.达梦数据库管理系统的最新版本是8.0版本,简称DM8.DM8采用全新的体系架构,在保证大型通用的基础上,针对可靠性.高性能.海量数据处理和安全性做了大量的研发和改进工作,极大提

  • Python详细介绍模型封装部署流程

    Python详细介绍模型封装部署流程

    目录 一.桌面应用软件 二.Pyside2&Qt designer 三.模型封装部署 四.Pyinstaller 五.总结 一.桌面应用软件 桌面应用软件是基于GUI(Graphical User Interface,图形用户界面)交互式程序,需要实现GUI库实现前端交互. Python常见的GUI库 TKinter:基于Tk的Python库,这是Python官方采用的标准库,优点是作为Python标准库.稳定.发布程序较小,缺点是控件相对较少: wxPython:基于wxWidgets的Pyt

随机推荐