機器學習應用

Gradio 是一個用於構建和共享機器學習應用的快速簡便的庫，它與 Pipeline 整合，可以快速建立簡單的推理介面。

在開始之前，請確保已安裝 Gradio。

!pip install gradio

為您的任務建立一個管道，然後將其傳遞給 Gradio 的 Interface.from_pipeline 函式以建立介面。Gradio 會自動為 Pipeline 確定合適的輸入和輸出元件。

新增 launch 以建立 Web 伺服器並啟動應用程式。

from transformers import pipeline
import gradio as gr

pipeline = pipeline("image-classification", model="google/vit-base-patch16-224")
gr.Interface.from_pipeline(pipeline).launch()

Web 應用程式預設在本地伺服器上執行。要與其他使用者共享應用程式，請在 launch 中設定 share=True 以生成臨時公共連結。如需更持久的解決方案，請將應用程式託管在 Hugging Face Spaces 上。

gr.Interface.from_pipeline(pipeline).launch(share=True)

下面的 Space 是使用上述程式碼建立並託管在 Spaces 上的。