如何把 Gradio 应用上传到 Hugging Face

把 Gradio 应用上传到 Hugging Face

概述

Hugging Face 提供了一个平台,可以让研究人员和开发者上传他们基于 Transformer 的模型和 demo。Gradio 是一个可以通过简单的 Python 代码快速构建模型演示页面的库。下面我将概述如何把用 Gradio 构建的模型演示上传到 Hugging Face。

步骤

1. 构建 Gradio 应用
   使用 Gradio 构建一个交互式的机器学习 demo,例如图像分类、文本生成等。
2. 创建 Hugging Face Account
   在 Hugging Face 网站上注册账号。
3. ​在应用里加载 Hugging Face 的模型
   spaces
   
4. 上传代码
   开始使用你的 gradio 空间!
   您的新空间已创建,请按以下步骤开始(或阅读完整的文档):
   通过使用以下命令克隆此仓库:

git clone https://huggingface.co/spaces/xxxx/face

创建您的 Gradio app.py 文件:

import gradio as gr

def greet(name):
    return "Hello " + name + "!!"
    
iface = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
iface.launch()

然后提交并推送:

git add app.py
git commit -m "Add application file"
git push

(提示:在浏览器中直接 创建 app.py 文件)
在几分钟后,您的应用程序应在此页面上运行!
依赖项
您可以在仓库的根目录下添加 requirements.txt 文件来指定 Python 依赖项
如果需要,您还可以在仓库的根目录下添加 packages.txt 文件来指定Debian 依赖项。
gradio 包是预安装的,其版本在 README.md 文件中的 sdk_version 字段中设置。

5. 自行配置环境
   hugging face会自动根据 requirements.txt配置环境，这可能会导致一些意外，你可以在app.py的代码开头使用os.system自行配置环境

import os
os.system("""python -m pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --upgrade pip setuptools
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ websocket
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ websocket-client
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ gradio
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ sxtwl
""")

6. 分享链接
   这样就可以通过这个项目的链接来分享这个Gradio 应用了。

小结

• Gradio 可以快速打造机器学习 demo
• Hugging Face 提供了平台来分享这些 demo
• 通过 git 或 web 界面就可以上传 Gradio 应用
• 最终可以通过链接来分享应用
  这样,就可以让更多人交互和使用自己通过 Gradio 构建的机器学习模型了。