* 目次 [#u030c5ec]
#contents
* Gradioで簡単GUI作成 [#b508bcaf]
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。
** インストール記事へのリンク [#maf164e8]
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、。
*** Gradioとは？ Pythonで機械学習Webアプリケーションをサクッと作ろう [#e9fe72b0]
https://aiacademy.jp/media/?p=3469
*** Gradio: Pythonで簡単にAIをWebアプリ化 [#xaed94ea]
https://engineers.safie.link/entry/2023/12/16/hello-gradio
*** StreamlitとGradioについて [#d5ee1cf8]
https://note.com/shirotabistudy/n/n51e21242afbe
** Gradioの基本的な使い方 [#x32d5ca6]
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。
*** 関数の定義 [#bfe237e8]
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}!"
*** インターフェースの作成 [#y33e89cf]
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")
*** インターフェースの起動 [#jebaaf82]
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()
** 入力と出力の指定 [#pea2007b]
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。
*** テキスト入力と出力 [#v1899212]
import gradio as gr
def greet(name):
return f"Hello, {name}!"
iface = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
iface.launch()
**画像入力と出力** [#f11a8529]
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()
*** 複数の入力と出力 [#t778b60f]
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()
** まとめ [#k785f4c9]
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。
* GradioとHugging Faceの親和性 [#l8dad032]
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/
** 1. Hugging Faceモデルの容易な統合: [#w029dcc6]
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。
*** 例：テキスト生成モデルのUI作成 [#j77e5108]
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()
** 2. Spacesでの容易なデプロイ: [#k7520990]
Gradioで作成したインターフェースは、Hugging Face Spacesにワンクリックでデプロイできます。SpacesはHugging Faceが提供する無料のモデル/アプリケーションホスティングサービスです。これにより、作成したAIアプリケーションを簡単に公開・共有できます。
** 3. Transformersライブラリとの連携: [#aa11341d]
GradioはHugging Face Transformersライブラリとシームレスに連携します。Transformersは自然言語処理タスクに特化した強力なライブラリであり、Gradioと組み合わせることで、例えば以下のようなことが容易に実現できます。
- テキスト分類: ユーザーが入力したテキストを感情分析したり、トピック分類したりするアプリケーション。
- 機械翻訳: ユーザーが入力したテキストを別の言語に翻訳するアプリケーション。
- 質問応答: ユーザーが質問を入力すると、モデルがテキストから回答を抽出するアプリケーション。
** 4. デモ作成の効率化: [#r7e14682]
Gradioはわずか数行のコードでインタラクティブなUIを作成できるため、Hugging Face Model Hubで公開されているモデルのデモを簡単に作成・公開することができます。これにより、モデルの機能や性能を直感的に理解することができます。
** まとめ: [#vf4079c8]
GradioとHugging Faceは、それぞれ強力なツールですが、組み合わせて使うことでさらに大きな力を発揮します。AIアプリケーションの開発を効率化し、より多くの人がAI技術を活用できるようHugging FaceはGradioとの連携を強化しています。
