Gradioで簡単GUI作成

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目次 †

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Gradioで簡単GUI作成 †

https://www.gradio.app/

Gradioは、入力と出力を指定するだけで、インターフェースを自動的に作成してくれる非常に便利なツールです。以下に、Gradioがどのように入力と出力を指定してインターフェースを作成するかについて詳しく説明します。

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インストール記事へのリンク †

様々なページで紹介されています。ここではリンクを貼るだけにしておきます、。

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Gradioの基本的な使い方 †

Gradioでは、関数（例えば、機械学習モデルの予測関数）を定義し、その関数の入力と出力を指定することで、インターフェースを簡単に作成できます。以下はその基本的な流れです。

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関数の定義 †

まず、インターフェースで使用する関数を定義します。この関数は、ユーザーからの入力を受け取り、何らかの処理を行って結果を返します。

def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

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インターフェースの作成 †

次に、GradioのInterfaceクラスを使用してインターフェースを作成します。このとき、関数、入力コンポーネント、出力コンポーネントを指定します。

import gradio as gr

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

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インターフェースの起動 †

最後に、launchメソッドを呼び出してインターフェースを起動します。これにより、ローカルホストでインターフェースが実行され、Webブラウザからアクセスできるようになります。

iface.launch()

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入力と出力の指定 †

Gradioでは、さまざまな入力と出力のコンポーネントをサポートしています。以下にいくつかの例を示します。

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テキスト入力と出力 †

import gradio as gr

def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

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

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画像入力と出力** †

import gradio as gr
import numpy as np

def sepia(input_img):
    sepia_filter = np.array([[0.393, 0.769, 0.189], [0.349, 0.686, 0.168], [0.272, 0.534, 0.131]])
    sepia_img = input_img.dot(sepia_filter.T)
    sepia_img /= sepia_img.max()
    return sepia_img

iface = gr.Interface(fn=sepia, inputs=gr.Image(shape=(200, 200)), outputs="image")
iface.launch()

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複数の入力と出力 †

import gradio as gr

def greet(name, is_morning, temperature):
    salutation = "Good morning" if is_morning else "Good evening"
    greeting = f"{salutation} {name}. It is {temperature} degrees today"
    celsius = (temperature - 32) * 5 / 9
    return greeting, round(celsius, 2)

iface = gr.Interface(fn=greet, inputs=["text", "checkbox", gr.Slider(0, 100)], 
outputs=["text", "number"])
iface.launch()

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まとめ †

Gradioは、関数の入力と出力を指定するだけで、インターフェースを自動的に作成してくれる非常に便利なツールです。これにより、機械学習モデルやデータ処理の結果を簡単に視覚化し、他の人と共有することができます。フロントエンドの専門知識がなくても、Pythonの基本的な知識があれば誰でも簡単に使いこなすことができます。

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GradioとHugging Faceの親和性 †

GradioとHugging Faceは親和性が高く、組み合わせて使うことでAIアプリケーションの開発が非常に効率的に行えます。具体的には以下の点が挙げられます。

https://huggingface.co/

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1. Hugging Faceモデルの容易な統合: †

GradioはHugging Face Model Hubに公開されているモデルを簡単にインターフェースに組み込むことができます。gr.Interfaceのfn引数にHugging Faceのパイプラインオブジェクトを直接渡すだけで、モデルの入出力に対応したUIが自動的に生成されます。

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例：テキスト生成モデルのUI作成 †

import gradio as gr
from transformers import pipeline

generator = pipeline("text-generation", model="gpt2") 

iface = gr.Interface(fn=generator, 
                    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=2, placeholder="Enter your text here..."), 
                    outputs="text")

iface.launch()

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