반응형 머신러닝 앱을 만드는 가장 빠른 방법 - gradio

 

gradio를 이용해 웹앱을 만들어 보았다.

 

다음은 gradio 공식 홈페이지에 있는 gradio 관련 설명이다.

 

머신러닝 모델, API, 데이터 작업을 다른 사람들에게 공유할 수 있는 최고의 방법 중 하나라고 한다.

 

What Does Gradio Do?

One of the best ways to share your machine learning model, API, or data science workflow with others is to create an interactive app that allows your users or colleagues to try out the demo in their browsers.
Gradio allows you to build demos and share them, all in Python. And usually in just a few lines of code! So let's get started.

 

 

사용방법은 생각보다 간단했다.

 

1. pip를 이용해 gradio를 설치한다.

pip install gradio

 

2. 아래의 코드를 작성하고, app.py라는 이름으로 저장한다.

import gradio as gr # gradio를 임포트한다.

def greet(name):
	return 'Hello' + name + '!'
    
demo = gr.Interfac(fn = greet, inputs = 'texts', outputs = 'text'

demo.launch()

 

3. 명령창에서 해당 파일을 실행한다.

# 명령창에 입력

python app.py

코드 작성 시 demo.launch()라고 작성했더니,

퍼블릭 링크를 원하면 launch에 인자로 'share=True' 값을 넣어달라는 설명이 뜬다.

 

이제, http://localhost:7860 또는 http://127.0.0.1:7860으로 접속하면 만들어진 웹앱을 확인 할 수 있다.

 

완성!

 

gradio를 이용한 웹앱