Публикации по теме 'gradio'
Градио
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..
Все о Градио
Абстрактный
Gradio — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая упрощает процесс создания пользовательских интерфейсов для моделей машинного обучения. Это позволяет разработчикам и специалистам по данным быстро создавать и развертывать интерактивные веб-интерфейсы для своих моделей, позволяя пользователям взаимодействовать с моделью и видеть результаты в режиме реального времени.
Gradio предоставляет высокоуровневый интерфейс, который абстрагируется от сложностей..
Быстрое прототипирование и развертывание с помощью Gradio
Упростите свои проекты машинного обучения
Введение
Gradio — это мощная библиотека Python, которая значительно упрощает процесс создания прототипов и развертывания моделей машинного обучения. Благодаря интуитивно понятному API и широкому спектру параметров ввода и вывода Gradio позволяет разработчикам создавать интерактивные пользовательские интерфейсы для своих моделей без какого-либо предварительного опыта веб-разработки.
В этой статье мы рассмотрим ключевые функции Gradio и..
От подготовки данных до развертывания: сквозной процесс разработки машинного обучения
Пример с использованием данных о кредитоспособности Германии, моделей классификации и приложения Gradio.
Оглавление:
· 1. Введение: ∘ 1.1 Описание категорийных данных: ∘ 1.2 Импорт данных и библиотек · 2. Исследовательский анализ данных (EDA) и подготовка данных ∘ 3. Применение и оценка моделей ∘ 3.1 Выбор функций ∘ 3.2 Применение модели с персонализированным конвейером ∘ 3.3 Оптимизация модели с помощью GridSearchCV и окончательные результаты ∘ 3.4 Сохранение..
Кедро встречает градиент
В наши дни многие проекты ML и MLOps строятся в области OSS. Kedro и gradio являются частью проекта MLOps. Эти проекты не только упрощают создание моделей машинного обучения, они делают их воспроизводимыми и упрощают проверку концепции. Сегодня я создаю проект, используя оба из них. В этом посте я хочу показать процесс создания пайплайнов для построения модели машинного обучения с помощью Kedro и Tensorflow. И после этого поработайте с градиентом, чтобы убедиться, что обученная модель..
Gradio — Создавайте, развертывайте и делитесь своими моделями машинного обучения —
В моей предыдущей статье я описал, как visualpython может помочь непрограммистам легко запускать свои процессы EDA и выигрывать время. Так как этот вид учебника помог многим новичкам погрузиться в мир науки о данных, я решил начать серию практических инструментов ML , в которых я поделится с вами уникальными инструментами, которые помогут вам сократить время и сосредоточиться на том, что важно.
Сегодняшний наш инструмент называется Gradio. Это новый и быстрый способ..
Упрощение развертывания модели с помощью Gradio: пошаговое руководство
Введение:
Развертывание моделей машинного обучения — важный шаг на пути внедрения ваших моделей в реальные приложения. Однако процесс развертывания и интеграции моделей с пользовательскими интерфейсами может быть сложным и занимать много времени. Gradio, библиотека Python, упрощает этот процесс, предоставляя удобный интерфейс для развертывания моделей машинного обучения. В этой статье я проведу вас через пошаговый процесс развертывания модели машинного обучения с помощью Gradio. .
Шаг..
