#
构建你的第一个演示

让我们从安装 Gradio 开始吧！与安装其他 Python 包一样，只需运行：

    pip install gradio

Gradio 支持所有常见的平台，无论是从你最喜欢的 Python IDE、Jupyter notebook 还是 Google Colab 🤯！

所以无论你在哪里运行 Python，都可以安装 Gradio！

让我们从一个简单的“Hello World”示例开始熟悉 Gradio 语法：

    import gradio as gr

    def greet(name):
        return "Hello " + name

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

    demo.launch()

让我们逐步解释上面的代码：

- 首先，我们定义一个名为 `greet()` 的函数。在这个例子中，它是一个在你的名字前添加“Hello”的简单函数，不过它可以被替换为任意的 Python 函数。例如，在机器学习的演示中，该函数可以调用机器学习模型对输入进行预测并返回输出。
- 然后，我们创建一个带有三个参数 `fn` 、 `inputs` 和 `outputs` 的 Gradio `Interface` 。这些参数定义了预测函数，以及我们想要的输入和输出组件的类型。在我们的这个例子中，输入和输出组件都是简单的文本框。
- 最后我们调用创建的 `Interface` 上的 `launch()` 方法。

如果你运行这段代码，下面的界面会自动出现在 Jupyter/Colab notebook 中，或者如果在一个脚本中运行，会自动在浏览器中弹出 http://localhost:7860 。

现在，试着使用你自己的名字或其他的输入来试一试这个 GUI！

你会注意到，在这个 GUI 中，在这个例子中，Gradio 会根据输入参数的名称（`name`）自动推断文本框顶部的标签。如果你想改变这个标签怎么办？或者，如果你想自定义这个文本框的其他属性？在这种情况下，你可以实例化一个表示输入组件的类。

看看下面的例子：

    import gradio as gr

    def greet(name):
        return "Hello " + name

    # 我们将文本框类实例化
    textbox = gr.Textbox(label="Type your name here:", placeholder="John Doe", lines=2)

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

在上面的代码中，我们创建了一个带有自定义标签、预设的占位符和固定行数的输入文本框。同时，你也可以自定义输出文本框，但我们现在先不管它。

我们已经看到，只需几行代码，Gradio 就能让你围绕任何函数创建一个简单的界面，同时兼容各种类型的输入或输出。在本节中，我们先从一个简单的文本框开始，但在接下来的节中，我们将介绍其他类型的输入和输出。现在让我们看一下如何在 Gradio 应用中包含一些自然语言处理（NLP）模型。

##
🤖 使用模型预测

现在让我们构建一个简单的界面，让你可以在这个界面中演示像 GPT-2 这样的文本生成模型。

我们将使用 🤗 Transformers 中的 `pipeline()` 函数加载我们的模型。 如果你需要快速复习，你可以返回到 第一章 进行回顾。

首先，我们定义一个预测函数，它接收一个文本输入并返回文本生成的结果：

    from transformers import pipeline

    model = pipeline("text-generation")

    def predict(prompt):
        completion = model(prompt)[0]["generated_text"]
        return completion

此函数会不断接龙补全输入，你可以自己尝试各种输入来查看它是如何运行的。下面是一个示例（你可能会得到不同的输出结果）：

    predict("My favorite programming language is")

    >> My favorite programming language is Haskell. I really enjoyed the Haskell language, but it doesn't have all the features that can be applied to any other language. For example, all it does is compile to a byte array.

现在我们有了一个生成预测的函数，接下来可以像之前一样创建和启动一个 `Interface` ：

    import gradio as gr

    gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs="text").launch()

就是这样！你现在可以在 Interface 创建的 Web 网页上使用 GPT-2 模型生成文本，如下所示 🤯：

接下来，让我们一起了解一下如何使用 Gradio 构建其他输入输出类型的演示！

< > Update on GitHub