Aplicativos de machine learning

Gradio, uma biblioteca rápida e fácil para criar e compartilhar aplicativos de machine learning, é integrada ao Pipeline para criar rapidamente uma interface simples para inferência.

Antes de começar, verifique se o Gradio está instalado.

!pip install gradio

Crie um pipeline para sua tarefa e, em seguida, passe-o para a função Interface.from_pipeline do Gradio para criar a interface. O Gradio determina automaticamente os componentes de entrada e de saída apropriados para um Pipeline.

Adicione launch para criar um servidor web e iniciar o aplicativo.

from transformers import pipeline
import gradio as gr

pipeline = pipeline("image-classification", model="google/vit-base-patch16-224")
gr.Interface.from_pipeline(pipeline).launch()

O aplicativo web é executado em um servidor local por padrão. Para compartilhar o aplicativo com outros usuários, defina share=True em launch para gerar um link público temporário. Para uma solução mais permanente, hospede o aplicativo nos Spaces do Hugging Face.

gr.Interface.from_pipeline(pipeline).launch(share=True)

O Space abaixo é criado com o código acima e hospedado no Spaces.