全网最详细Gradio教程系列——Gradio简介

前言

本系列文章主要介绍WEB界面工具Gradio。Gradio是Hugging Face发布的一个简易的webui开发框架，它基于FastAPI和svelte，同时便于部署人工智能模型，是当前热门的非常易于开发和展示机器学习和深度学习的大语言模型和扩散模型的框架。本系列文章不仅从概念上介绍Gradio的详细技术架构、历史、应用场景和其他框架Gradio/NiceGui/StreamLit/Dash/PyWebIO的区别，还进行了大量实践讲解。实践部分先讲解了多种不同的安装、运行和部署方式，然后实践了基础类的Interfaces、Blocks和Custom Components，最后对Gradio的高级特性进行了详细讲解和实践，比如Gradio-Lite、Gradio Client和Tabular Data Science And Plots等。

本系列文章如下：

1. 《全网最详细Gradio教程系列——Gradio简介》
2. 《全网最详细Gradio教程系列——Gradio的安装与运行》
3. 《全网最详细Gradio教程系列——Gradio的3+1种部署方式实践》
4. 《全网最详细Gradio教程系列——Gradio-Lite》
5. 《全网最详细Gradio教程系列——Gradio Client》
6. 《全网最详细Gradio教程系列——Interfaces》
7. 《全网最详细Gradio教程系列——Blocks》
8. 《全网最详细Gradio教程系列——Custom Components》
9. 《全网最详细Gradio教程系列——Tabular Data Science And Plots 》

本篇摘要

本篇第一章讲述了Gradio是什么、历史、特性、用途以及与NiceGui、StreamLit、Dash及PyWebIO的比较，并给出了选择建议。

1. WEBUI框架：Gradio

1.1 Gradio介绍

1.1.1 Gradio是什么

Gradio 是一个Hugging Face发布的开源Python库，可以为机器学习模型、API或任意Python函数快速构建web可视化界面，并且通过Gradio的内置共享功能快速生成对应的链接，而无需任何JavaScript、CSS或网络托管经验。Gradio的设计理念是“无代码”，它的自封装组件的功能也相对比较完整，因此可以让开发者专注于编写基于python代码的业务处理逻辑，而无需关注web前端页面的代码实现细节。这意味着你不需要编写复杂的代码就可以创建一个交互式的界面，其官网如下图所示：

gradio框架基于svelte，它是一个组件框架，构建在HTML之上，是一种全新的构建用户界面的方法，就像React或Vue一样，但有一个重要的区别。传统React或Vue框架支持声明性状态驱动的代码，但缺点是：浏览器必须额外将这些声明性结构转换为DOM操作，这会占用框架和垃圾收集器的运行资源。而Svelte将组件转换为高效的命令式代码以精确更新DOM，并通过构建应用程序的编译阶段来处理，这有助于编写大型且高性能的应用程序。

1.1.2 Gradio的历史

Gradio 的发展历史可以追溯到2019年，其创始人是Abubakar Abid和Ali Abdalla，他们都是斯坦福大学的研究生。他们发现，尽管机器学习模型的复杂性在不断增加，但是这些模型的可解释性和可访问性却并没有得到相应的提高。因此，他们决定创建一个工具，使得任何人都可以轻松地与机器学习模型进行交互。

自从发布以来，Gradio已经得到了广泛的应用。它被用于创建了各种各样的模型界面，包括图像分类器、语音识别系统、文本生成器等等。Gradio的用户群体也非常广泛，从研究人员和数据科学家，到教师和学生，甚至包括艺术家和记者。

Gradio的发展也得到了社区的大力支持。它的GitHub仓库已经收到了数千个星标，这表明了开发者对这个项目的热情。此外，Gradio也得到了一些重要的更新，比如增加了新的界面元素model3D、audio、video等，改进了性能以及提高了兼容性。截至发稿前，其最新版本已更新到4.37.2。

gradio的gitcode地址为：https://gitcode.com/jobily/gradio/overview，如下图：

1.1.3 Gradio的特性

Gradio的主要目标是使模型的测试和调试变得更加简单，同时也让非技术用户能够理解和使用这些模型。以下是Gradio的一些主要特性和关键技术：

1. 易于使用：Gradio的一个主要优点是它的易用性。开发者只需要几行代码就可以为他们的模型创建一个交互式的预览界面。这个界面可以包含各种输入和输出类型，包括文本、图像、音频及视频等。
2. 灵活性：Gradio不仅可以用于各种类型的模型，包括强化学习模型、深度学习模型、传统的机器学习模型，甚至是简单的函数，而且它也可以在各种环境中运行，包括Jupyter notebook、Python脚本、Colab notebooks等。
3. 共享和部署：Gradio还提供了一个共享功能，开发者可以通过一个链接将他们的模型界面分享给其他人。此外，Gradio也支持模型的部署，开发者可以将他们的模型和界面部署到云端，使其可以在网页上访问。
4. 可解释性：Gradio还提供了一些工具来帮助用户理解模型的预测。例如，它可以显示模型的预测分布，或者使用类似于 LIME和SHAP的技术来解释模型的预测。
5. 多模型比较：Gradio可以同时显示多个模型的预测结果，这使得模型的比较和选择变得更加简单。

1.1.4 Gradio的用途

Gradio的主要优势在于其易用性和灵活性，主要用于快速搭建和分享机器学习模型的交互式演示界面，使得非技术用户也能轻松理解并测试模型的功能，广泛应用于模型展示、教育及协作场景。以下是Gradio的一些主要使用场景：

1. 模型演示和测试：数据科学家和机器学习工程师经常需要向同事、管理层或潜在客户展示他们的模型。Gradio提供了一种快速创建交互式演示的方式，用户可以通过Web界面上传数据、调整参数，并实时查看模型的输出结果。这种方式有助于更好地解释模型的工作原理和性能。
2. 模型验证和调优：在模型开发过程中，开发者需要不断验证模型的性能并进行调优。Gradio可以快速搭建一个模型验证界面，允许用户输入不同的参数或数据，实时查看模型的预测结果和性能指标。这有助于开发者快速迭代和优化模型。
3. 数据收集和标注：在机器学习项目中，收集和标注数据是一个耗时且关键的步骤。Gradio可以用来创建一个数据标注界面，让非技术用户（如标注员）能够上传数据、进行标注，并将结果直接保存到模型的训练数据集中。这不仅提高了数据收集的效率，还有助于提高数据质量。
4. 教育和培训：Gradio可以用于创建交互式的教育工具，帮助学生和初学者理解复杂的机器学习概念。通过可视化的界面和实时反馈，学习者可以更直观地看到模型是如何工作的，以及不同参数是如何影响模型输出的。
5. 商业应用和产品开发：对于希望将机器学习技术商业化的公司来说，Gradio提供了一种快速将模型转化为产品原型的方式。通过Gradio创建的Web应用可以作为产品的前端，让用户直接与模型交互，从而验证市场需求和用户体验。
6. 研究和开发：在研究环境中，Gradio可以帮助研究人员创建交互式的实验平台，以便快速测试新算法或模型。研究人员可以通过Gradio界面收集实验数据，实时观察实验结果，并据此调整研究方向。
7. 社区和开源项目：对于开源项目，Gradio可以用来创建一个社区驱动的模型测试和改进平台。开发者可以邀请社区成员通过Web界面测试模型、提供反馈，并共同参与模型的优化过程。

Gradio的使用场景非常广泛，它降低了机器学习模型部署的门槛，使得更多的人能够参与到模型的开发、测试和应用中来。通过Gradio，开发者可以专注于模型的核心算法，而不必担心前端开发的复杂性。这种工具的普及，无疑将推动机器学习技术的快速发展和广泛应用。

1.2 Gradio与NiceGui、StreamLit、Dash及PyWebIO的比较

随着机器学习的发展，便于展示模型训练效果的可视化框架也逐渐兴盛。当前比较流行的框架包括Gradio、NiceGui、StreamLit、Dash及PyWebIO等，它们是轻量级的Python前端框架，而传统的遵循MVC设计模式的Python Web框架如Flash、Django更适合大型复杂的项目。下面对5个轻量级框架进行简单比较和说明。

1.2.1 各个框架区别

先看下图，图中对使用场景、MD/HTML/CSS支持、Jupyter Notebook内支持、上手难度、组件丰富度、综合扩展性、是否开源、基础框架及github starts进行了比较，从中对比可以看出Gradio简单易用、灵活便捷和发展迅速的特点：

–	gradio	nicegui	streamit	dash	PyWebIO
主要使用场景	可交互Demo，模型及算法	小型web apps、DashBoard、机器学习算法及机器人工程	生成报告、DashBoard及AI/MI apps	机器学习、数据科学及web apps	可交互简单web和基于浏览器的GUI
MD/HTML/CSS支持	是	是	是	是	是
Jupyter Notebook内支持	是	是	否	是	是
上手难度	简单	简单	中等	中等	中等
组件丰富度	低	中	高	高	中
综合扩展性	低	中	中	高	中
是否完全开源	是	是	是	部分企业级功能未开源	是
基础框架	前端svelte后端FastAPI	前端vue和Qursar，后端FastAPI	React和tornado	Plotly.js，React和Flask	Python源码
github stars(2024/6)	30.1k	7.9k	32.7k	20.7k	4.4k

总结：Gradio、NiceGui、Streamlit和Dash都是创建机器学习应用的优秀工具，但它们各有优劣。如果你需要快速创建一个简单应用或原型设计，Gradio、NiceGui和Streamlit都是比较好的选择 ，Streamlit提供较高的自由度，默认组件库更为精细和多样化，并且支持自定义组件及异步加载，支持更多的可视化展示例如Matplotlib、Vega Lite (2D charts) 和deck.gl (maps and 3D charts)，因此无法支持Jupyter Notebook。Gradio相对而言更专注于深度学习模型的部署，对于模型的输入输出有一定要求，但在这个框架下，用户可以更专注于模型本身的迭代。NiceGui基于vue，在复杂性和易用性之间取得了平衡。如果你需要创建一个复杂的应用，或者你需要更多的控制权，Dash更合适，但它使用python编写前端+后端，代码会比较冗长。对于熟悉python的开发者，PyWebIO适合简单web或基于浏览器的GUI，另外它并没有针对机器学习的开发功能。如果你的项目更加复杂，需要更多的功能、定制性和可扩展性，可能需要考虑使用更强大的框架，比如PyQt、Tkinter（Python自带的GUI库）、wxPython或Kivy 等。

1.2.2 框架选择建议

前端框架复杂多样，作者非专业前端人员，只是为介绍Gradio而查了一些资料，有补充或异议的朋友请留言告知。没有包治百病的灵丹妙药，同样也没有适合所有场景的框架，所以在选择具体框架之前，作者建议根据具体项目决定，通常需要考虑以下几个因素：

1. 功能性：该框架是否具备你需要的所有功能？它是否支持你需要的所有控件和功能？

2. 社区支持：如果你遇到问题或需要帮助，该框架的社区是否足够大和活跃，能够提供足够的支持和资源？

3. 文档和学习资源：该框架的文档是否详尽？是否有足够的教程和学习资源？

4. 兼容性和可移植性：该框架是否能在你需要支持的所有平台上运行？

5. 长期维护：该框架的开发和维护是否足够活跃，能够持续提供新的功能和修复bug？

当开发具体项目时，需结合项目需求和上述因素来决定所用框架。

参考文献

使用Gradio让机器学习模型交互起来
快速生成 AI 应用的框架对比：Gradio、Streamlit 和 Dash