Gradio —— 一款开源Python工具包，助您迅速构建机器学习模型的互动式网络界面

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Gradio是一款工具，用于简化机器学习模型的分享和展示过程。

Gradio 是一个开放源代码的 Python 工具包，旨在简化机器学习模型的展示与分享流程。它允许开发者利用简短的编码迅速构建出用户友好的网页界面，使全球各地的人们能够便捷地访问和使用这些机器学习技术。此库兼容多种输入输出组件类型，涵盖文本、图像及音频等媒介形式，并适用于演示讲解、教学培训以及原型制作等领域。Gradio 还支持服务器端渲染（SSR），有助于应用程序在浏览器中的快速加载显示。此外，它与 Hugging Face Spaces 的集成更加紧密，大大简化了模型托管和分享的操作流程。一个实验性的 AI 实验场功能使得开发者可以通过自然语言提示来生成并预览 Gradio 应用程序，从而降低了构建AI应用的技术门槛和所需时间投入。近期发布的Gradio 5版本由Hugging Face推出，并带来了性能上的显著提升。

Gradio的核心特性

迅速构建模型开发提供一个可迅速构建机器学习模型的互动式网络平台。
多样化的输入和输出模块提供对包括文字、图片、声音在内的多种数据格式的输入和输出的支持。
即时互动用户能够即时查看到模型的预测成效。
集成 Jupyter Notebook 功能在 Notebook 内直接构建并呈现用户界面。
共享与远端访问创建能够共享的链接，实现远端互动功能。
长期存放依托于 Hugging Face Spaces 的托管平台。
Gradio 5引入了多项新特性：由于提供的内容仅有冒号，并没有实际的文字信息需要进行伪原创的改写，请提供具体的内容以便于我完成您的请求。如果您有具体的段落或者句子想要进行修改，请告知。
- 提高效能利用服务器端渲染（SSR）技术，Gradio 5能够显著提升页面加载效率，并降低等待时间。
- 用户界面已升级Gradio 5对关键元素进行了升级，包括按钮、标签页及滑动条，并引入了几款新默认主题，大幅提升了用户界面的现代感与吸引力。
- 即时应用程序支援Gradio 5利用websockets与base64编码技术传输数据，显著降低了延时，并借助定制化组件实现了对WebRTC的支持，从而让创建实时应用程序变得可行。
- 安全性能提升Gradio 5已经接受了来自第三方的安全审查，并且解决了所有识别出的漏洞，从而达到了企业级别的安全规范。
- 由大型语言模型支持的AI游乐场Gradio 5引入了名为AI Playground的试验性功能，允许开发者通过自然语言指令来创建并查看Gradio应用，从而让应用程序的开发过程更为直接和高效。

Gradio的工作机制

前后端独立开发Gradio采用Flask或FastAPI构建其后台服务，并利用JavaScript、HTML和CSS技术栈来打造前端界面，通过HTTP请求实现前后台的数据交互。
由事件触发的活动Gradio 元件会对用户的操作行为（例如点击或输入）做出反应，并启动预定的处理流程。
非同步交流通过运用 AJAX 或者 WebSocket 技术来实现即时互动，能够在不刷新整个网页的情况下完成内容的更新。
安全防护措施由于提供的内容为空，没有具体内容可以进行伪原创改写。如果有具体的文本需要处理，请提供相关内容。
- 数据校验保证输入数据的格式与预期一致，以防范注入攻击的发生。
- 测试平台在限定的环境里执行用户的程序代码，以阻止潜在的危害性代码的运作。
服务端呈现 (Server-Side Rendering, SSR)于服务器侧创建完备的HTML文档，并将其传输至用户端以加速首页的展示速率。

Gradio项目的仓库位置

官方网站ของโปรเจค使用 gradio 平台
Git存储库：可在GitHub上找到gradio-app开发的Gradio项目页面，网址为https://github.com/gradio-app/gradio。
AI创想空间：访问此链接以进入互动实验场 – https://www.gradio.app/playground