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大家好，我是开源君！
在人工智能领域，构建一个漂亮的Web应用来展示模型效果是一件非常耗时耗力的工作。传统的开发方式需要掌握JavaScript、CSS等前端技术，甚至还需要搭建服务器。这对于许多专注于机器学习的开发者来说，无疑是一项巨大的挑战。
今天开源君分享一个非常棒的开源项目 - Gradio，能够快速构建出美观实用的Web应用，无需任何前端开发经验。
项目简介
Gradio是一个用于构建机器学习和数据科学演示及Web应用的开源Python库，它可以让我们轻松地创建一个漂亮的用户界面，使模型和算法能够被更多人轻松使用。
Gradio的目标是让部署机器学习模型变得简单易用。通过使用Gradio，我们可以为您的模型创建一个交互式的Web应用程序，用户可以通过拖放图片、粘贴文本或录制声音等方式与您的模型进行交互。
此外，Gradio还支持多种输入/输出格式，并且可以自动生成外部访问链接，让我们能够轻松地与他人分享我们的成果。
目前该项目在Github上面收获了29.3K star！
功能特性
- 自动化生成交互式Web页面：使用Gradio，只需在原有的代码中增加几行，就可以自动化生成一个交互式的Web页面。
- 支持多种输入/输出格式：Gradio支持图像、文本等多种输入/输出格式，方便用户与模型进行交互。
- 一键生成外部访问链接：通过launch(share=True)命令，可以轻松生成一个外部访问链接，方便与他人分享我们的成果。
- 兼容性良好：Gradio支持Python3.7及更高版本，兼容多种操作系统，如Windows、macOS和Linux等。
安装部署
安装之前要确保python版本大于 3.8。
可以使用pip进行安装
pip install gradio
然后就可以开始尝试使用了。
使用体验展示
第一个小demo
import gradio as gr
def greet(name, intensity):
return "Hello " * intensity + name + "!"
demo = gr.Interface(
fn=greet,
inputs=["text", "slider"],
outputs=["text"],
)
demo.launch()
运行之后，在浏览器打开http://localhost:7860/即可访问web程序
如果你想将这个demo分享给别人，可以使用launch(share=True)命令
import gradio as gr
def greet(name):
return "Hello " + name + "!"
demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="textbox", outputs="textbox")
demo.launch(share=True)
运行时候，就会自动生成一个URL链接，类似https://a23dsf231adb.gradio.live，可以将这个链接发给别人进行访问使用。
当然你也可以将应用部署到云服务器。
另外，官方还提供了几个基于gradio的项目应用，可以参考学习。
小结一下，Gradio是一个非常实用的机器学习 Web 应用开发项目，使用简单易用，功能强大，可以帮助我们快速构建各种类型的应用。
更多细节功能，感兴趣的可以到项目地址查看：
项目地址：
https://github.com/gradio-app/gradio
