快速上手
本指南将帮助您快速开始使用 Gradio,从安装到创建您的第一个演示应用。
安装 Gradio
首先,使用 pip 安装 Gradio:
bash
pip install gradio
对于开发版本,您可以安装最新的 GitHub 版本:
bash
pip install git+https://github.com/gradio-app/gradio.git
创建您的第一个应用
以下是一个最简单的 Gradio 应用示例:
python
import gradio as gr
def greet(name):
return "你好," + name + "!"
demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
demo.launch()
在这个例子中:
- 我们定义了一个简单的函数
greet
,它接受一个名字并返回问候语 - 我们创建了一个
Interface
对象,将函数与文本输入和输出连接起来 - 我们调用
launch()
方法来启动 Web 服务器
运行此代码后,您将看到类似以下的输出:
Running on local URL: http://127.0.0.1:7860
打开此链接将显示一个简单的 Web 界面,您可以在其中输入名称并获取问候语。
理解基本结构
Gradio 应用由三个主要部分组成:
- 函数:您想要为其创建界面的 Python 函数
- 输入:函数的输入参数,映射到 UI 组件
- 输出:函数的输出,同样映射到 UI 组件
基本语法
python
import gradio as gr
def function_name(input1, input2, ...):
# 处理输入
return output1, output2, ...
demo = gr.Interface(
fn=function_name, # 您的函数
inputs=[组件1, 组件2, ...], # 输入组件
outputs=[组件1, 组件2, ...], # 输出组件
title="应用标题", # 可选:界面标题
description="应用描述", # 可选:界面描述
examples=[[示例1], [示例2]] # 可选:示例输入
)
demo.launch()
高级示例:图像处理器
以下是一个更复杂的示例,创建一个图像处理器:
python
import gradio as gr
import numpy as np
from PIL import Image, ImageFilter
def image_processor(image, filter_type, blur_radius):
if filter_type == "模糊":
return image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=blur_radius))
elif filter_type == "轮廓":
return image.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
elif filter_type == "浮雕":
return image.filter(ImageFilter.EMBOSS)
else:
return image
demo = gr.Interface(
fn=image_processor,
inputs=[
gr.Image(type="pil"),
gr.Radio(["无", "模糊", "轮廓", "浮雕"], label="滤镜类型", value="无"),
gr.Slider(minimum=0, maximum=10, value=2, label="模糊半径")
],
outputs=gr.Image(type="pil"),
title="图像处理器",
description="上传图像并应用不同的滤镜效果"
)
demo.launch()
公开分享您的应用
Gradio 允许您创建一个临时的公共链接来分享您的应用:
python
demo.launch(share=True)
这将生成一个可公开访问的链接,有效期为72小时。
下一步
在了解了基础之后,您可以:
- 查看完整的组件列表了解所有可用的输入/输出类型
- 了解如何使用Blocks API创建更复杂的界面
- 探索如何部署您的应用到生产环境
在下一章节中,我们将详细介绍 Gradio 的安装选项和配置。