Gradio-Lite: 完全在浏览器里运行的无服务器 Gradio - 服务器托管|北京服务器租用|机房托管租用|IDC托管租用|机房机柜带宽租用-价格及费用咨询

Gradio 是一个经常用于创建交互式机器学习应用的 Python 库。在以前按照传统方法，如果想对外分享 Gradio 应用，就需要依赖服务器设备和相关资源，而这对于自己部署的开发人员来说并不友好。

欢迎服务器托管网 Gradio-lite ( @gradio/lite ): 一个通过 Pyodide 在浏览器中直接运行 Gradio 的库。在本文中，我们会详细介绍 @gradio/lite 是什么，然后浏览示例代码，并与您讨论使用 Gradio-lite 运行 Gradio 应用所带来的优势。

`@gradio/lite` 是什么?

@gradio/lite 是一个 JavaScript 库，可以使开发人员直接在 Web 浏览器中运行 Gradio 应用，它通过 Pyodide 来实现这一能力。Pyodide 是可以将 Python 代码在浏览器环境中解释执行的 WebAssembly 专用 Python 运行时。有了 @gradio/lite ，你可以 使用常规的 Python 代码编写 Gradio 应用 ，它将不再需要服务端基础设施，可以 顺畅地在浏览器中运行 。

开始使用

让我们用 @gradio/lite 来构建一个 “Hello World” Gradio 应用。

1. 导入 JS 和 CSS

首先如果没有现成的 HTML 文件，需要创建一个新的。添加以下代码导入与 @gradio/lite 包对应的 JavaScript 和 CSS:

通常来说你应该使用最新版本的 @gradio/lite ，可以前往查看可用版本信息。

2. 创建标签

在你的 HTML 页面的 body 中某处 (你希望 Gradio 应用渲染显示的地方)，创建开闭配对的标签。

注意: 你可以将 theme 属性添加到标签中，从而强制使用深色或浅色主题 (默认情况下它遵循系统主题)。例如:

...

3. 在标签内编写 Gradio 应用

现在就可以像平常一样用 Python 编写 Gradio 应用了！但是一定要注意，由于这是 Python 所以空格和缩进很重要。


	
		
		
	
	
		
		import gradio as gr

		def greet(name):
			return "Hello, " + name + "!"
		
		gr.Interface(greet, "textbox"， "textbox").launch()

基本的流程就是这样！现在你应该能够在浏览器中打开 HTML 页面，并看到刚才编写的 Gradio 应用了！只不过由于 Pyodide 需要花一些时间在浏览器中安装，初始加载 Gradio 应用可能需要一段时间。

调试提示: 所有错误 (包括 Python 错误) 都将打印到浏览器中的检查器控制台中，所以如果要查看 Gradio-lite 应用中的任何错误，请打开浏览器的检查器工具 (inspector)。

更多例子: 添加额外的文件和依赖

如果想要创建一个跨多个文件或具有自定义 Python 依赖的 Gradio 应用怎么办？通过 @gradio/lite 也可以实现!

多个文件

在 @gradio/lite 应用中添加多个文件非常简单: 使用标签。你可以创建任意多个标签，但每个标签都需要一个 name 属性，Gradio 应用的入口点应添加 entrypoint 属性。

下面是一个例子:




import gradio as gr
from utils import add

demo = gr.Interface(fn=add, inputs=["number"， "number"]， outputs="number")

demo.launch()



def add(a, b):
	return a + b

额外的依赖项

如果 Gradio 应用有其他依赖项，通常可以使用 micropip 在浏览器中安装它们。我们创建了一层封装使得这个过程更加便捷了: 你只需用与 requirements.txt 相同的语法列出依赖信息，并用标签包围它们即可。

在这里我们安装 transformers_js_py 来尝试直接在浏览器中运行文本分类模型！




transformers_js_py



from transformers_js import import_transformers_js
import gradio as gr

transformers = await import_transformers_js()
pipeline = transformers.pipeline
pipe = await pipeline('sentiment-analysis')

async def classify(text):
	return await pipe(text)

demo = gr.Interface(classify, "textbox", "json")
demo.launch()

试一试: 你可以在这个 Hugging Face Static Space 中看到上述示例，它允许你免费托管静态 (无服务器) Web 应用。访问此页面，即使离线你也能运行机器学习模型!

使用 `@gradio/lite` 的优势

1. 无服务器部署

@gradio/lite 的主要优势在于它消除了对服务器基础设施的需求。这简化了 Gradio 应用的部署，减少了与服务器相关的成本，并且让分享 Gradio 应用变得更加容易。

2. 低延迟

通过在浏览器中运行，@gradio/lite 能够为用户带来低延迟的交互体验。因为数据无需与服务器往复传输，这带来了更快的响应和更流畅的用户体验。

3. 隐私和安全性

由于所有处理均在用户的浏览器内进行，所以 @gradio/lite 增强了隐私和安全性，用户数据保留在其个人设备上，让大家处理数据更加放心~

限制

目前, 使用 @gradio/lite 的最大缺点在于 Gradio 应用通常需要更长时间 (通常是 5-15 秒) 在浏览器中初始化。这是因为浏览器需要先加载 Pyodide 运行时，随后才能渲染 Python 代码。
并非所有 Python 包都受 Pyodide 支持。虽然 gradio 和许多其他流行包 (包括 numpy 、 scikit-learn 和 transformers-js ) 都可以在 Pyodide 中安装，但如果你的应用有许多依赖项，那么最好检查一下它们是否包含在 Pyodide 中，或者通过 micropip 安装。

心动不如行动！

要想立刻尝试 @gradio/lite ，您可以复制并粘贴此代码到本地的 index.html 文件中，然后使用浏览器打开它:


	
		
		
	
	
		
		import gradio as gr

		def greet(name):
			return "Hello, " + name + "!"
		
		gr.Interface(greet, "textbox", "textbox").launch()

我们还在 Gradio 网站上创建了一个 playground，你可以在那里交互式编辑代码然后即时看到结果！

Playground 地址: https://www.gradio.app/playground

英文原文: https://hf.co/blog/gradio-lite

原文作者: Abubakar Abid, Yuichiro Tachibana, Ali Abdalla

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@gradio/lite 是什么?