LLM应用全流程开发课件

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安装 Gradio ​

本章节将详细介绍安装 Gradio 的各种方法以及可能遇到的常见问题。

系统要求 ​

Gradio 可在以下操作系统上运行：

  • Windows 10/11
  • macOS 10.13+
  • Linux (各种发行版)

Python 兼容性：

  • Python 3.8+

基本安装 ​

使用 pip 安装 Gradio 是最简单的方法：

bash
pip install gradio

这将安装最新的稳定版本及其必要的依赖项。

通过 conda 安装 ​

如果您使用 Anaconda 或 Miniconda，也可以通过 conda-forge 安装：

bash
conda install -c conda-forge gradio

从源码安装 ​

如果您需要最新的开发版本或想要为 Gradio 贡献代码，可以从源码安装：

bash
git clone https://github.com/gradio-app/gradio.git
cd gradio
pip install -e .

额外依赖 ​

Gradio 按需安装一些依赖，以减小基本安装的大小。如果您需要使用特定功能，可能需要安装额外的依赖项。

安装所有额外依赖项 ​

bash
pip install gradio[all]

特定功能的额外依赖 ​

  • 音频处理: pip install gradio[audio]
  • 图像处理: pip install gradio[image]
  • 视频处理: pip install gradio[video]
  • 绘图功能: pip install gradio[plot]

在 Google Colab 中使用 ​

在 Google Colab 中，您可以直接安装 Gradio：

python
!pip install gradio

Colab 中运行 Gradio 应用时，需要注意一些特殊配置：

python
import gradio as gr

def greet(name):
    return "你好，" + name + "！"

# 在 Colab 中，Gradio 会自动检测到环境并适当配置
demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
demo.launch()  # 在 Colab 中会自动设置合适的 server_port 和其他参数

常见问题和解决方案 ​

ImportError: No module named 'gradio' ​

确保您已经正确安装了 Gradio，并且在安装 Gradio 的相同 Python 环境中运行代码。

端口冲突 ​

如果默认端口 (7860) 已被占用，您可以指定其他端口：

python
demo.launch(server_port=7861)  # 使用不同的端口

安装过程中的依赖项冲突 ​

如果遇到依赖项冲突，尝试在虚拟环境中安装：

bash
python -m venv gradio-env
source gradio-env/bin/activate  # 在 Windows 上使用 gradio-env\Scripts\activate
pip install gradio

WebSocket 连接问题 ​

如果遇到 WebSocket 连接问题，可以尝试禁用它：

python
demo.launch(enable_queue=False)

验证安装 ​

安装完成后，您可以通过运行以下简单的脚本来验证安装是否成功：

python
import gradio as gr

def hello_world():
    return "Hello World!"

demo = gr.Interface(fn=hello_world, inputs=[], outputs="text")
demo.launch()

如果一切正常，这将启动一个本地服务器，并在您的浏览器中显示一个简单的 Gradio 界面。

运行 Gradio 应用 ​

安装完成后，您可以通过以下几种方式运行 Gradio 应用：

1. 直接运行 Python 脚本 ​

假设您的 Gradio 应用代码保存在 app.py 文件中，只需在终端中运行：

bash
python app.py

Gradio 会自动在本地启动一个 Web 服务器（默认端口为 7860），并在终端输出访问地址（如 http://127.0.0.1:7860/ ）。您可以在浏览器中打开该地址访问应用。

2. 使用 gradio 命令行工具（推荐 Gradio 4.x+） ​

Gradio 4.x 及以上版本提供了命令行工具，可以直接运行 Python 脚本或 Jupyter Notebook：

bash
gradio app.py

或者运行 Jupyter Notebook：

bash
gradio app.ipynb

此命令会自动检测并启动 Gradio 应用，支持热重载（修改代码后自动刷新页面）。

3. 热重载开发模式 ​

如果您在开发过程中希望每次保存代码后自动刷新 Gradio 应用，可以使用：

bash
gradio app.py --reload

这样每次保存 app.py 文件后，Gradio 会自动重启服务并刷新页面，极大提升开发效率。

4. 通过 Jupyter Notebook/Colab 运行 ​

在 Jupyter Notebook 或 Google Colab 中，直接运行包含 demo.launch() 的代码块即可。Gradio 会自动在输出区域显示访问链接，Colab 中还会自动嵌入 iframe 预览。

5. 指定端口和主机 ​

如果默认端口被占用，或需要在局域网中访问，可以指定端口和主机：

python
demo.launch(server_port=8080, server_name="0.0.0.0")

这样可以通过 http://<本机IP>:8080/ 访问 Gradio 应用。

常见命令速查表 ​

场景命令
运行 Python 脚本python app.py
使用 gradio CLIgradio app.py
热重载开发gradio app.py --reload
运行 Jupyter Notebookgradio app.ipynb
指定端口python app.py 或 gradio app.py --server_port 8080

下一步 ​

现在您已经成功安装了 Gradio，可以前往快速上手指南了解如何构建您的第一个 Gradio 应用。