Gradio 簡介

在本節中，我們將學習如何為你的機器學習模型構建**互動式演示**。

為什麼要首先為你的機器學習模型構建演示或 GUI？演示允許

• **機器學習開發者**輕鬆地向廣泛的受眾展示他們的工作，包括非技術團隊或客戶
• **研究人員**更輕鬆地複製機器學習模型和行為
• **質量測試人員**或**終端使用者**更輕鬆地識別和除錯模型的故障點
• **各種使用者**發現模型中的演算法偏差

我們將使用 Gradio 庫為我們的模型構建演示。Gradio 允許你完全使用 Python 構建、自定義和共享任何機器學習模型的基於 Web 的演示。

以下是一些使用 Gradio 構建的機器學習演示示例

• 一個草圖識別模型，它接收一個草圖並輸出它認為正在繪製的內容的標籤

• 一個抽取式問答模型，它接收一段上下文和一個問題，並輸出一個答案和一個機率得分（我們在第 7 章中討論過這種模型）

• 一個背景移除模型，它接收一張影像並輸出背景已移除的影像

本章分為幾個部分，包括概念和應用。在學習每個部分的概念後，你將應用它來構建特定型別的演示，從影像分類到語音識別。當你完成本章時，你將能夠僅用幾行 Python 程式碼構建這些演示（以及更多！）