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/