Uvod
Mašinsko učenje (ML) doživljava brzu ekspanziju i postaje ključni element savremenih tehnologija. Web aplikacije koje koriste mašinsko učenje omogućavaju korisnicima interakciju sa ML modelima, otvarajući vrata inovativnim i prilagođenim rešenjima. Gradio predstavlja moćan alat za razvoj ovakvih web aplikacija, pružajući jednostavne mehanizme za integraciju i implementaciju ML modela. Ovaj vodič će vas, korak po korak, uputiti u proces kreiranja web aplikacije za mašinsko učenje koristeći Gradio na Ubuntu operativnom sistemu.
1. Instalacija neophodnih paketa
Pre nego što započnemo sa kodiranjem, potrebno je instalirati sledeće pakete na vaš Ubuntu sistem:
– Python 3.7 ili novija verzija
– Gradio paket
– Flask web framework
Navedene pakete možete instalirati pomoću sledećih komandi:
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip
sudo pip install gradio flask
2. Podešavanje razvojnog okruženja
Započnite kreiranjem novog Python projekta i prelazak u novokreirani direktorijum:
mkdir mlweb
cd mlweb
Nakon toga, aktivirajte virtuelno okruženje kako biste izolovao okruženje vašeg projekta:
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
3. Uvoz potrebnih biblioteka
U novoj Python datoteci, nazvanoj app.py, uvezite potrebne biblioteke:
python
import gradio as gr
import numpy as np
from flask import Flask, request
4. Učitavanje modela za mašinsko učenje
Učitajte prethodno obučeni ML model koji će biti korišten u web aplikaciji. U ovom primeru, koristimo model za klasifikaciju slika koji je treniran na MNIST skupu podataka:
python
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model(‘mnist_model.h5’)
5. Definisanje interfejsa web aplikacije
Gradio nudi komponente za kreiranje ulaznih i izlaznih elemenata za vašu web aplikaciju. U ovom primeru, kreiraćemo jednostavan interfejs koji omogućava korisniku da unese sliku i dobije predikciju kao izlaz:
python
image_input = gr.inputs.Image(shape=(28, 28))
label_output = gr.outputs.Label()
def predict_mnist(image):
image = np.expand_dims(image, axis=-1)
image = image.astype(‘float32’) / 255.0
prediction = np.argmax(model.predict(image))
return f“Ovo je verovatno {prediction}“
interface = gr.Interface(
fn=predict_mnist,
inputs=[image_input],
outputs=[label_output],
title=“Kreiranje web aplikacije za mašinsko učenje pomoću Gradio-a na Ubuntu-u“
)
6. Pokretanje web aplikacije
Da biste pokrenuli web aplikaciju, koristite ugrađeni Gradio server:
python
if __name__ == "__main__":
interface.launch(server_port=8080)
Sada otvorite web pretraživač i ukucajte http://localhost:8080 u adresnu traku kako biste pristupili web aplikaciji.
Zaključak
U ovom vodiču ste naučili kako da kreirate web aplikaciju za mašinsko učenje koristeći Gradio na Ubuntu-u. Gradio je moćan i jednostavan alat koji omogućava programerima da brzo i efikasno implementiraju svoje ML modele na webu. Sa prilagodljivim interfejsom i jednostavnim integracijama, Gradio pomaže u kreiranju interaktivnih i zabavnih aplikacija za mašinsko učenje koje mogu koristiti kako stručnjaci tako i oni koji to nisu. Daljim istraživanjem Gradio-a i drugih alata za razvoj mašinskog učenja, možete otkriti nove mogućnosti i iskoristiti pun potencijal mašinskog učenja u vašim projektima.
Često postavljana pitanja
1. Koje su prednosti korišćenja Gradio-a za izradu web aplikacija za mašinsko učenje?
– Jednostavan je za korišćenje i zahteva minimalno kodiranje
– Nudi prilagodljiv interfejs za kreiranje intuitivnih web aplikacija
– Omogućava laku implementaciju ML modela na webu
2. Da li Gradio podržava različite tipove ML modela?
– Da, Gradio podržava različite tipove ML modela, uključujući: slike, tekst, audio i tabelarne podatke
3. Kako integrisati moj ML model sa Gradio-om?
– Možete koristiti funkciju fn u Gradio interfejsu da povežete vaš ML model sa web aplikacijom
4. Mogu li da prilagodim interfejs svoje web aplikacije?
– Da, Gradio nudi komponente koje vam omogućavaju da prilagodite ulazne i izlazne elemente vaše web aplikacije
5. Kako mogu da implementiram svoju web aplikaciju na produkcionom serveru?
– Možete koristiti Gradio-ov ugrađeni server ili integrisati Gradio sa drugim web framework-ovima kao što su Flask ili Django za implementaciju
6. Postoje li drugi alati za izradu web aplikacija za mašinsko učenje?
– Da, pored Gradio-a, postoje i drugi alati kao što su: Streamlit, Dash i Flask-ML
7. Da li je potrebno prethodno znanje o mašinskom učenju za korišćenje Gradio-a?
– Ne nužno, Gradio može koristiti postojeće obučene ML modele i fokusira se na kreiranje web interfejsa
8. Koji su resursi za dalje učenje o Gradio-u?
– Gradio dokumentacija: https://gradio.app/docs/
– Gradio GitHub repozitorijum: https://github.com/gradio-app/gradio
– Gradio zajednica: https://forum.gradio.app/