官网：https://www.gradio.app/

一、Gradio 是什么

Gradio是一个用于创建机器学习模型交互式界面的 Python 库。通过Gradio，可以快速地为模型构建一个可视化的、易于使用的Web界面，无需编写任何Web前端代码。

Gradio 支持多种不同类型的输入（如文本、图像、音频等）和输出（如文本、图像、HTML等），并且可以直接在 Python 脚本中定义这些输入/输出和处理函数之间的关系。这使得 Gradio 非常适合用来演示和测试各种AI/ML模型，或者用来收集用户反馈。

一旦创建了一个Gradio应用，并启动了它，它就会在本地启动一个Web服务器，并生成一个 URL。然后你就可以在浏览器中打开这个URL来与你的模型进行交互。同时，如果需要将应用公开到Internet上供他人使用，也可以通过ngrok等工具实现。

二、简单开始

安装 gradio：

pip install  gradio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

简单在 docker 中使用（我进行了端口映射，主机 5000 端口，映射到 docker 7860 端口）

import gradio as gr
 
def greet(text):
    return "你输入的是：" + text + "!"
 
#输入接口组件，label:显示框的标签
input = gr.Text(label = "输入文字")
 
#输出接口组件，label:显示框的标签
output = gr.Text(label = "输出内容")
 
#fn设置处理函数
demo = gr.Interface(fn=greet, inputs=input, outputs=output)
demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860) 

然后在浏览器输入：http://localhost:5000/

三、组件介绍

Gradio主要由三个组件构成：输入组件、输出组件和界面（Interface）。

• 输入组件（Input Interfaces）: 这些是用于接收用户输入的组件。Gradio提供了多种类型的输入接口，包括文本(Text)，图像(Image)，音频(Audio)，绘图(Sketchpad)等等。你可以根据你的模型需要选择合适的输入接口。

• 输出组件（Output Interfaces）: 这些是用于展示模型输出结果的组件。Gradio也支持多种类型的输出接口，包括文本(Text)，图像(Image)，音频(Audio), 标签(Label), HTML, JSON等等。

• 界面（Interface）: 界面是将一个或多个输入和输出接口与处理函数连接起来，并启动Web服务器以便用户进行交互。创建一个新界面只需要调用gr.Interface()函数，并传入处理函数、所需输入接口和所需输出接口即可。

Gradio提供了多种输入和输出接口格式以满足不同类型的模型需求。以下是一些常用的接口：

• gr.Text：用于处理文本输入或输出。
• gr.Image：用于处理图像输入或输出。可以指定图像大小和颜色通道。
• gr.Audio：用于处理音频输入或输出。可以指定采样率。
• gr.Sketchpad: 一个绘图板，用户可以在上面进行绘制，通常与手写识别等任务配合使用。
• gr.CheckboxGroup: 多选框组，允许用户选择多个选项。
• gr.Radio: 单选按钮组，允许用户从多个选项中选择一个。
• gr.Slider: 滑块控件，允许用户在一个范围内选择数值。