Gradio机器学习模型快速部署工具怎么应用

这篇文章主要介绍了Gradio机器学习模型快速部署工具怎么应用的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Gradio机器学习模型快速部署工具怎么应用文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

1.嵌入 IFrame

     (/assets/img/anchor.svg)]()](https://gradio.app/sharing-your-app/#embedding-with-iframes)

要改为嵌入 IFrame（例如，如果您无法将 javascript 添加到您的网站），请添加此元素：

<iframe class="lazy" data-src="https://$your_space_host.hf.space"></iframe>

同样，您可以找到class="lazy" data-src=空间嵌入 URL 的属性，您可以在“嵌入此空间”按钮中找到它。

您还需要height手动添加一个固定的以及其他常规的 iframe 属性。例如：

<iframe class="lazy" data-src="https://abidlabs-pytorch-image-classifier.hf.space" frameBorder="0" height="900"></iframe>

2.API页面

渐变/你好世界 使用 Gradio构建。 托管在 空间

如果您单击并打开上面的空间，您将在应用程序的页脚中看到一个“通过 API 使用”链接。

这是记录用户可用于查询函数的 REST API 的页面Interface。Blocks应用程序也可以生成一个 API 页面，尽管 API 必须为每个事件侦听器显式命名，例如

btn.click(add, [num1, num2], output, api_name="addition")

这会将端点记录/api/addition/到自动生成的 API 页面。

注意：对于启用队列的Gradio 应用程序，如果用户向您的 API 端点发出 POST 请求，则可以绕过队列。要禁用此行为，请api_open=False在queue()方法中设置。

3.验证

您可能希望在您的应用程序前面放置一个身份验证页面，以限制谁可以打开您的应用程序。通过方法auth=中的关键字参数launch()，您可以提供一个包含用户名和密码的元组，或者一个可接受的用户名/密码元组列表；下面是一个为名为“admin”的单个用户提供基于密码的身份验证的示例：

demo.launch(auth=("admin", "pass1234"))

对于更复杂的身份验证处理，您甚至可以传递一个函数，该函数将用户名和密码作为参数，并返回 True 以允许身份验证，否则返回 False。这可用于向 3rd 方身份验证服务发出请求等。

下面是一个函数示例，它接受用户名和密码相同的任何登录：

def same_auth(username, password):    return username == passworddemo.launch(auth=same_auth)

为使身份验证正常工作，必须在您的浏览器中启用第三方 cookie。默认情况下，Safari、Chrome 隐身模式不是这种情况。

4.直接访问网络请求

当用户对您的应用做出预测时，您可能需要底层网络请求，以便获取请求标头（例如用于高级身份验证）、记录客户端的 IP 地址或其他原因。Gradio 以类似于 FastAPI 的方式支持这一点：只需添加一个类型提示为的函数参数gr.Request，Gradio 就会将网络请求作为该参数传入。这是一个例子：

import gradio as grdef echo(name, request: gr.Request):    if request:        print("Request headers dictionary:", request.headers)        print("IP address:", request.client.host)    return nameio = gr.Interface(echo, "textbox", "textbox").launch()

注意：如果您的函数是直接调用而不是通过 UI 调用（例如，当示例被缓存时会发生这种情况），那么request将是None. 您应该明确处理这种情况，以确保您的应用不会抛出任何错误。这就是为什么我们有明确的检查if request。

5.在另一个 FastAPI 应用程序中安装[![图片转存失败，建议将图片保存下来直接上传

     (/assets/img/anchor.svg)]()](https://gradio.app/sharing-your-app/#mounting-within-another-fastapi-app)

在某些情况下，您可能有一个现有的 FastAPI 应用程序，并且您想要为 Gradio 演示添加一个路径。您可以使用 轻松地做到这一点gradio.mount_gradio_app()。

这是一个完整的例子：

from fastapi import FastAPIimport gradio as grCUSTOM_PATH = "/gradio"app = FastAPI()@app.get("/")def read_main():    return {"message": "This is your main app"}io = gr.Interface(lambda x: "Hello, " + x + "!", "textbox", "textbox")app = gr.mount_gradio_app(app, io, path=CUSTOM_PATH)# Run this from the terminal as you would normally start a FastAPI app: `uvicorn run:app`# and navigate to http://localhost:8000/gradio in your browser.

请注意，此方法还允许您在自定义路径上运行 Gradio 应用程序（http://localhost:8000/gradio在上面的示例中）。

6.安全和文件访问

与他人共享您的 Gradio 应用程序（通过将其托管在 Spaces、您自己的服务器上或通过临时共享链接）会将主机上的某些文件**公开给您的 Gradio 应用程序的用户。**这样做是为了让 Gradio 应用程序能够显示由 Gradio 创建或由您的预测功能创建的输出文件。

特别是，Gradio 应用程序授予用户访问三种文件的权限：

• Gradio 脚本启动所在的同一文件夹（或子目录）中的文件。例如，如果您的 gradio 脚本的路径是/home/usr/scripts/project/app.py并且您从 启动它/home/usr/scripts/project/，那么您共享的 Gradio 应用程序的用户将能够访问其中的任何文件/home/usr/scripts/project/。这是必需的，以便您可以轻松地在 Gradio 应用程序中引用这些文件。

• Gradio 创建的临时文件。这些文件是由 Gradio 创建的，作为运行预测功能的一部分。例如，如果你的预测函数返回一个视频文件，那么 Gradio 会将该视频保存到一个临时文件中，然后将临时文件的路径发送到前端。

• file_directories您通过中的参数明确允许的文件launch()。在某些情况下，您可能希望引用文件系统中的其他文件。该file_directories参数允许您传入您希望提供访问权限的其他目录列表。（默认情况下，没有其他文件目录）。

用户不应该能够访问主机上的其他任意路径。

关于“Gradio机器学习模型快速部署工具怎么应用”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“Gradio机器学习模型快速部署工具怎么应用”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注编程网行业资讯频道。