Bygg AI-apper enkelt med Gradio på Ubuntu!

Introduksjon

I en tid der maskinlæring blir stadig mer sentralt i mange aspekter av livet vårt, er det essensielt for utviklere å ha tilgang til verktøy som forenkler delingen av modellene deres. Gradio er et Python-bibliotek med åpen kildekode som tilbyr en lettvint måte å utvikle brukervennlige nettbaserte grensesnitt for maskinlæringsmodeller. Dette gir deg muligheten til å presentere modellene dine og motta raske tilbakemeldinger fra brukere, uten at du trenger omfattende kunnskaper innen webutvikling.

Ubuntu, en populær Linux-distribusjon, er et utmerket fundament for maskinlæringsutvikling. Den tilbyr et bredt spekter av programmeringsverktøy, biblioteker og rammeverk, samt et aktivt fellesskap som bidrar med støtte. I denne veiledningen skal vi gå gjennom prosessen med å skape en nettapplikasjon for maskinlæring med Gradio på Ubuntu.

Forutsetninger:

  • Ubuntu: En installert Ubuntu-distribusjon (det anbefales å bruke en oppdatert versjon).
  • Python: Python 3.6 eller nyere.
  • pip: Pakkebehandleren for Python.
  • Gradio: Installert via pip (se nedenfor).

Installasjon av Gradio på Ubuntu

For å starte med Gradio på Ubuntu, må du først installere biblioteket. Dette gjøres enkelt med pip, Python sin pakkebehandler:

pip install gradio

Denne kommandoen vil laste ned og installere Gradio og tilhørende avhengigheter på din Ubuntu-maskin.

Grunnleggende nettapplikasjonsutvikling

La oss starte med et enkelt eksempel for å illustrere hvordan Gradio fungerer. Her er en Python-kode som benytter Gradio til å lage en nettapplikasjon som mottar en tekststreng og viser den:

import gradio as gr

def greet(name):
    return f"Hei, {name}!"

iface = gr.Interface(
    fn=greet,
    inputs="text",
    outputs="text",
)

iface.launch()

Denne koden utfører følgende operasjoner:

  1. Importerer gradio-biblioteket.
  2. Definerer en funksjon greet som mottar en tekststreng som argument og returnerer en hilsen.
  3. Bruker gr.Interface for å skape et webgrensesnitt basert på greet-funksjonen.
  4. Spesifiserer at både inndata og utdata skal være av typen «text».
  5. Starter nettapplikasjonen med iface.launch().

Når du kjører denne koden, vil Gradio automatisk starte en webserver og åpne applikasjonen i en nettleser. Du kan deretter skrive inn tekst i tekstfeltet og trykke på «Submit»-knappen for å se resultatet.

Utvidelse av funksjonaliteten

Gradio tilbyr en rekke komponenter og funksjoner som gir deg muligheten til å skape mer avanserte nettapplikasjoner. Noen av de mest brukte komponentene inkluderer:

  • Text: Tekstbokser for inndata og utdata.
  • Image: Bildeinndata og utdata.
  • Audio: Lydinndata og utdata.
  • Video: Videoinndata og utdata.
  • Dropdown: Nedtrekksmenyer for valg.
  • Checkbox: Avkrysningsbokser for boolske verdier.
  • Slider: Skyvekontroller for å angi numeriske verdier.
  • Button: Knapper for å utføre handlinger.

Du kan kombinere disse komponentene for å utvikle interaktive nettbaserte grensesnitt for maskinlæringsmodellene dine. For eksempel kan du bruke en Image-komponent for å laste opp et bilde, en Button-komponent for å starte en maskinlæringsprosess, og en Text-komponent for å vise resultatet.

Eksempel: Bildeklassifisering

La oss se på et mer komplekst eksempel som benytter en maskinlæringsmodell for bildeklassifisering. La oss anta at vi har trent en modell for å gjenkjenne hunder og katter på bilder. Vi kan bruke Gradio til å lage en nettapplikasjon som lar brukerne laste opp bilder og se modellens prediksjon:

import gradio as gr
import tensorflow as tf

# Laster inn den trente modellen
model = tf.keras.models.load_model("cat_dog_model.h5")

def classify_image(image):
    # Forbereder bildet for modellen
    image = tf.image.resize(image, (224, 224))
    image = image / 255.0
    image = tf.expand_dims(image, axis=0)

    # Gjør prediksjonen
    prediction = model.predict(image)[0][0]

    # Returnerer prediksjonen (sannsynlighet for "hund" eller "katt")
    if prediction > 0.5:
        return "Hund"
    else:
        return "Katt"

iface = gr.Interface(
    fn=classify_image,
    inputs="image",
    outputs="text",
)

iface.launch()

Denne koden bruker tensorflow-biblioteket til å laste inn den trente modellen og tf.image for å forberede bildet for modellen. Funksjonen classify_image mottar et bilde, gjør en prediksjon med modellen, og returnerer en tekststreng som indikerer om bildet sannsynligvis viser en hund eller en katt. Gradio tar seg deretter av å vise brukergrensesnittet og vise prediksjonen.

Tilpasning av brukergrensesnittet

Gradio gir deg også mulighet til å endre utseendet og følelsen til nettapplikasjonen din. Du kan justere farger, skrifttyper, størrelser og stiler. Du kan også inkludere egendefinerte CSS- og JavaScript-filer for å foreta ytterligere endringer.

Deling av nettapplikasjonen

Når du har laget nettapplikasjonen din, kan du dele den med andre. Gradio tilbyr flere måter å dele applikasjonen på:

  • Share-knapp i nettapplikasjonen: Gradio tilbyr en «Share»-knapp i applikasjonen som genererer en unik URL som du kan dele med andre.
  • Gradio-plattformen: Du kan også publisere nettapplikasjonen din på Gradio-plattformen, som er en tjeneste for deling og kjøring av Gradio-apper.
  • Egen webserver: Hvis du ønsker mer kontroll over applikasjonen, kan du publisere den på din egen webserver ved hjelp av et rammeverk som Flask eller Django.

Konklusjon

Gradio er et effektivt verktøy som gjør det enkelt å utvikle nettapplikasjoner for maskinlæring. Ved å bruke Gradio på Ubuntu kan du raskt utvikle, dele og distribuere modellene dine til et bredere publikum.

Gradio tilbyr et brukervennlig grensesnitt, et bredt utvalg av komponenter og funksjoner, og muligheten til å tilpasse applikasjonen din. Med Gradio kan du fokusere på å skape maskinlæringsmodeller og la Gradio håndtere den komplekse jobben med å lage webgrensesnitt.

Ofte stilte spørsmål

  1. Hvordan kjører jeg Gradio-nettapplikasjonen i bakgrunnen?
    Du kan kjøre Gradio-nettapplikasjonen i bakgrunnen ved å bruke kommandoen nohup og omdirigere utdata til en loggfil. For eksempel: nohup python app.py > app.log 2>&1 &.
  2. Hvordan legger jeg til flere inndataelementer til et Gradio-grensesnitt?
    Du kan legge til flere inndataelementer ved å angi dem i inputs-parameteren til gr.Interface. For eksempel: inputs=["text", "image"].
  3. Hvordan bruker jeg Gradio med andre maskinlæringsrammeverk?
    Gradio kan brukes med alle maskinlæringsrammeverk som støtter Python.
  4. Kan jeg lage mobilapplikasjoner med Gradio?
    Gradio er først og fremst utviklet for å lage nettapplikasjoner, men det er mulig å utvikle mobilapplikasjoner ved hjelp av et hybrid rammeverk som Flutter eller React Native.
  5. Hvor kan jeg finne mer informasjon om Gradio?
    Du kan finne mer informasjon om Gradio på den offisielle nettsiden: https://gradio.app/
  6. Hva er noen eksempler på maskinlæringsmodeller som kan brukes med Gradio?
    Noen eksempler inkluderer:

    • Objektgjenkjenning
    • Bildeklassifisering
    • Tekstgenerering
    • Språkoversettelse
    • Ansiktsgjenkjenning
    • Sentimentanalyse
  7. Er Gradio gratis å bruke?
    Ja, Gradio er et åpen kildekodebibliotek som er gratis å bruke.
  8. Hvordan bruker jeg Gradio for å lage en nettapplikasjon for sentimentanalyse?
    Du kan bruke en sentimentanalysemmodell (f.eks. fra Hugging Face) og deretter lage et Gradio-grensesnitt som mottar en tekststreng som inndata og viser modellens prediksjon som utdata.
  9. Kan jeg bruke Gradio til å lage nettapplikasjoner for å analysere data?
    Ja, det er mulig å bruke Gradio til å utvikle nettapplikasjoner for dataanalyse. Du kan bruke et bibliotek som Pandas for å behandle dataene og deretter lage et Gradio-grensesnitt for å vise resultatene.
  10. Hvordan distribuerer jeg en Gradio-nettapplikasjon til en Heroku-server?
    Du kan lage en Procfile med web: gunicorn app:app, der app er navnet på filen med Gradio-koden. Deretter kan du bruke Herokus kommandolinjeverktøy for å distribuere applikasjonen.

Tags: Gradio, Ubuntu, Maskinlæring, Nettapplikasjon, Python, Machine Learning, Web Application, Utvikling, Linux, Data Science, AI, Kunstig intelligens, Åpen kildekode, Rammeverk, Biblioteker, Grensesnitt.