Gradio 是一个开源的 Python 库，用于构建机器学习和数据科学演示和 Web 应用。
有了 Gradio，你可以围绕你的机器学习模型或数据科学工作流程快速创建一个漂亮的用户界面，让人们通过拖放自己的图片、粘贴文本、录制自己的声音来 "试用"，并通过浏览器与你的演示进行互动。
Gradio 适用于：
- 为客户/合作者/用户/学生演示你的机器学习模型
- 通过自动共享链接快速部署你的模型，并获得对模型性能的反馈
- 在开发过程中使用内置的操作和解释工具对你的模型进行交互式调试
条件：
Gradio 需要 Python 3.7 或更高版本
Hello, World
要让 Gradio 运行一个简单的 “Hello, World” 示例，请遵循以下三个步骤：
1. 使用 pip 安装 Gradio：
pip install gradio
2. 将以下代码作为 Python 脚本或在 Jupyter Notebook 中运行：
import gradio as gr
def greet(name):
return "Hello " + name + "!"
demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
demo.launch()
3. 下面的演示将自动出现在 Jupyter Notebook 中
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gradio是一个快速构建机器学习Web展示页面的开源Python库。 只需要几行代码，就可以让你的机器学习模型从抽象晦涩的代码变成性感可爱的交互界面。 让没有任何编程技能的用户也能够轻松使用和体验模型。 它非常适合在模型迭代测试中快速获取用户反馈或者在汇报展示中进行使用，非常酷炫。 公众号算法美食屋后台回复关键词：gradio, 获取本文notebook源代码和 Bilibili视频演示教程~
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Gradio是一个功能丰富的Python库，可以让您轻松创建和共享自己的交互式机器学习和深度学习模型。以下是Gradio库的一些主要功能： 创建交互式接口 Gradio库使得创建交互式接口变得非常简单。您只需要定义一个函数来表示您的模型或应用程序，Gradio库将使用这个函数来创建一个用户友好的交互式界面，让用户输入参数并查看输出结果。 支持多种输入和输出类型 Gradio库支持多种输入和输出类型
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机器学习是一门研究如何使用计算机模拟人类行为，以获取新的知识与技能的学科。它是人工智能的核心，同时也是处理大数据的关键技术之一。机器学习的主要目标是自动地从数据中发现价值的模式，亦即将原始信息自动转换为人们可以加以利用的知识。
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