Введение в Gradio
Хочу показать вам интересный и полезный инструмент, который может помочь значительно сэкономить время на разработку интерфейса фронтенда. Особенно если вы работаете с машинным обучением, построением RAG-систем или взаимодействием с агентами искусственного интеллекта.
Для всех этих задач нужны интерфейсы: делать чаты, прикладывать файлы, строить графики, загружать аудио, обрабатывать изображения и решать другие задачи, которые возникают в процессе работы с моделями. Для решения этих задач требуются интерфейсы, где будут входные данные и выходные данные, которые выдаёт модель искусственного интеллекта.
Я хотел бы показать интересный пакет для Python, который называется Gradio. По сути, это отдельный фреймворк, который позволяет строить веб-интерфейсы для взаимодействия с моделями машинного обучения. Эти интерфейсы специализируются именно для таких задач.
Возможности Gradio
Вы можете легко решать задачи деплоя этих интерфейсов на сторонние серверы. Или даже без публикации на сервере делиться ими с заказчиком и другими заинтересованными лицами, которые хотят посмотреть, как работает ваша RAG-система или модель искусственного интеллекта.
В этом небольшом курсе мы познакомимся с инструментом и посмотрим основные возможности. Возможностей здесь достаточно много, и я буду показывать моменты, с которыми мне приходилось сталкиваться в первую очередь. Они могут быть интересны и вам, потому что объём возможностей в этом пакете достаточно большой.
С большинством возможностей вы можете познакомиться в документации. Здесь я покажу базовые принципы, чтобы вы могли начать пользоваться этим инструментом.
