Гибкий инструмент для создания интерактивных приложений машинного обучения
Начнем с приветственного приложения
pip install gradio import gradio as gr def greet(name): return "Hello " + name + ". Welcome to my web app" demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text") if __name__ == "__main__": demo.launch()
Функция приветствия с именем в качестве аргумента, которая возвращает имя с приветствием. Затем создается интерфейс с функцией в качестве бэкенда, указываются форматы ввода и вывода. Основные функции запускают программу, и приложение запускается.
Внедрение банкомата
import gradio as gr def atm_machine(card, pin, service, withdrawal): a = 10000 b = 20000 c = 30000 if card =='a' or card=='b' or card=='c': output = "Card Valid" if pin==1234: output += "\nAccess Granted" if service == "W": output += "\nNtodo" elif service == "D": output += "\nSomething" if withdrawal < 6000: output += "\nAmount Valid" if card == "a": output += f"\nBalance: {10000-withdrawal}" elif card == "b": output += f"\nBalance: {20000-withdrawal}" elif card == "c": output += f"\nBalance: {30000-withdrawal}" else: output += "\nInvalid" else: output += "\nWrong Input" else: output = "Invalid Pin" else: output = "Invalid Card Number" return output inputs = [ gr.inputs.Dropdown(["a", "b", "c"], label="Card Number"), gr.inputs.Number(label="PIN"), gr.inputs.Dropdown(["W", "D"], label="Service"), gr.inputs.Number(label="Withdrawal Amount") ] output = gr.outputs.Textbox(label="Output") gr.Interface(fn=atm_machine, inputs=inputs, outputs=output, title="ATM Machine" .launch(share = True)
Банкомат, реализованный с использованием Python, получает от пользователя номер карты, пин-код, услугу и сумму снятия, проверяет ввод и, соответственно, выдает результат, вычисляя сумму снятия в соответствии с типом карты, а баланс отображается как вывод. .
Новый баланс составляет 16 550 , что получается путем вычитания суммы баланса на b карте из суммы снятия, указанной пользователем.
В заключение, инструмент Gradio используется для создания интерактивных приложений машинного обучения. Его можно использовать для получения результатов в реальном времени с использованием моделей машинного обучения. В этом блоге я пробовал практиковаться на примерах по этой ссылке, а также создал приложение Gradio с использованием кода Python для реализации банкомата.
Спасибо за чтение. Надеюсь, этот блог поможет!