Преглед садржаја
Како изградити веб апликацију за машинско учење помоћу Gradio-а на Ubuntu-у?
Увод
Машинско учење (ML) брзо се развија и постаје неизоставни део савремених технологија. Web апликације за машинско учење омогућавају корисницима да интерактивно комуницирају са ML моделима, што отвара нове могућности за развој интуитивних и прилагођених решења. Gradio је моћан оквир за изградњу таквих веб апликација, пружајући једноставне алате за повезивање и распоређивање ML модела. У овом водичу корак по корак ћемо вас провести кроз процес стварања веб апликације за машинско учење користећи Gradio на Ubuntu-у.
1. Инсталирање потребних пакета
Пре него што почнемо са кодирањем, потребно је да инсталирамо следеће пакете на наш Ubuntu систем:
– Python 3.7 или новији
– Gradio пакет
– Flask веб фрејмворк
Можете инсталирати ове пакете помоћу следећих команди:
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip
sudo pip install gradio flask
2. Подешавање развојног окружења
Започните креирањем новог Python пројекта и навигацијом до новог директоријума:
mkdir mlweb
cd mlweb
Затим, креирајте виртуелно окружење да бисте изоловао окружење за ваш пројекат:
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
3. Импортовање потребних библиотека
У новој Python датотеци, назовимо је app.py
, увезите потребне библиотеке:
python
import gradio as gr
import numpy as np
from flask import Flask, request
4. Учитавање модела за машинско учење
Учитајте обучени ML модел који ћете користити у својој веб апликацији. У нашем примеру, користимо модел за класификацију слика обучен на скупу података MNIST:
python
import tensorflow as tf
Учитајте модел
model = tf.keras.models.load_model('mnist_model.h5')
5. Дефинисање интерфејса веб апликације
Gradio пружа градијенте за креирање улазних и излазних компонената за нашу веб апликацију. У овом примеру, дефинисаћемо једноставан интерфејс који ће омогућити кориснику да унесе слику као улаз и добије предвиђање као излаз:
python
image_input = gr.inputs.Image(shape=(28, 28))
label_output = gr.outputs.Label()
def predict_mnist(image):
Репрофилирајте слику у формат прихватљив за модел
image = np.expand_dims(image, axis=-1)
image = image.astype('float32') / 255.0
Предвидите и вратите резултат
prediction = np.argmax(model.predict(image))
return f"Ово је вероватно {prediction}"
interface = gr.Interface(
fn=predict_mnist,
inputs=[image_input],
outputs=[label_output],
title="Градити веб апликацију за машинско учење помоћу Gradio-а на Ubuntu-у"
)
6. Покретање веб апликације
Да бисте покренули веб апликацију, користите Gradio-ов уграђени сервер:
python
if __name__ == "__main__":
interface.launch(server_port=8080)
Сада отворите веб претраживач и унесите http://localhost:8080
у адресну траку да бисте приступили веб апликацији.
Закључак
Овим водичем сте научили како да изградите веб апликацију за машинско учење помоћу Gradio-а на Ubuntu-у. Gradio је моћно и лако за коришћење средство које омогућава програмерима да брзо и лако распоређују своје ML моделе на вебу. Са прилагодљивим интерфејсом и једноставним интеграцијама, Gradio помаже у креирању интерактивних и забавних апликација за машинско учење које могу да користе и нестручњаци и стручњаци. Даље истражујући Gradio и друге расположиве алате за ML развој, можете отворити нове могућности и искористити велику снагу машинског учења у својим пројектима.
Често постављана питања
1. Које су предности коришћења Gradio-а за изградњу веб апликација за машинско учење?
– Једноставан за коришћење и захтева минимално кодирање
– Нуди прилагодљив интерфејс за креирање интуитивних веб апликација
– Омогућава лако распоређивање ML модела на вебу
2. Да ли Gradio подржава различите типове ML модела?
– Да, Gradio подржава различите типове ML модела, укључујући: слике, текст, аудио и табеларне податке
3. Како интегрисати мој ML модел са Gradio-ом?
– Можете користити функцију fn
у интерфејсу Gradio да повежете свој ML модел са веб апликацијом
4. Могу ли да прилагодим интерфејс своје веб апликације?
– Да, Gradio нуди градијенте који вам омогућавају да прилагодите улазне и излазне компоненте своје веб апликације
5. Како да распоредим своју веб апликацију на производном серверу?
– Можете користити Gradio-ов уграђени сервер или интегрисати Gradio са другим веб фрејмворцима попут Flask или Django за распоређивање
6. Постоје ли други алати за изградњу веб апликација за машинско учење?
– Да, поред Gradio-а, постоје и други алати као што су: Streamlit, Dash и Flask-ML
7. Да ли је потребна позадинска обука из машинског учења за коришћење Gradio-а?
– Није нужно, Gradio може користити постојеће обучене ML моделе и фокусира се на креирање веб интерфејса
8. Какви су ресурси за даље учење о Gradio-у?
– Gradio документација: https://gradio.app/docs/
– Gradio GitHub репозиторијум: https://github.com/gradio-app/gradio
– Gradio заједница: https://forum.gradio.app/