Gradio入門到進階全網最詳細教程[二]：快速搭建AI演算法視覺化部署演示(側重引數詳解和案例實踐)

汀、人工智慧發表於2023-04-26
AI演算法視覺化

Gradio入門到進階全網最詳細教程[二]：快速搭建AI演算法視覺化部署演示(側重引數詳解和案例實踐)

相關文章：Gradio入門到進階全網最詳細教程[一]：快速搭建AI演算法視覺化部署演示(側重專案搭建和案例分享)

在教程一中主要側重講解gradio的基礎模組搭建以及demo展示，本篇文章則會側重實際任務的搭建。

1.經典案例簡單的RGB轉灰度

保持一貫作風簡單展示一下如何使用

import gradio as gr
import cv2


def to_black(image):
    output = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    return output

interface = gr.Interface(fn=to_black, inputs="image", outputs="image")

interface.launch()

gradio的核心是它的gr.Interface函式，用來構建視覺化介面。

  • fn：放你用來處理的函式
  • inputs：寫你的輸入型別，這裡輸入的是影像，所以是"image"
  • outputs：寫你的輸出型別，這裡輸出的是影像，所以是"image"

最後我們用interface.lauch()把頁面一發布，一個本地靜態互動頁面就完成了！在瀏覽器輸入http://127.0.0.1:7860/,查收你的頁面：

  • 上傳一張圖片，點選「SUBMIT」

對於任何影像處理類的ML程式碼來說，只要定義好一個影像輸入>>模型推理>>返回圖片的函式（邏輯和RGB轉灰度圖本質上沒區別），放到fn中即可。

1.1 增加example

可以在頁面下方新增供使用者選擇的測試樣例。

在gr.Interface裡的examples中放入圖片路徑，格式為[[路徑1],[路徑2],...]。

import gradio as gr
import cv2

def to_black(image):
    output = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    return output

interface = gr.Interface(fn=to_black, inputs="image", outputs="image",
                        examples=[["gradio/test.png"]])
interface.launch()

增加example不僅能讓你的UI介面更美觀，邏輯更完善，也有一些其他意義：比如做了一個影像去噪演算法，但是使用者手頭並沒有躁點照片，example能讓他更快的體驗到效果

  • 建立一個外部訪問連結

    • 建立外部訪問連結非常簡單，只需要launch(share=True)即可，在列印資訊中會看到你的外部訪問連結。

    • 需要注意：免費使用者的連結可以使用24小時，想要長期的話需要在gradio官方購買雲服務。

2. 文字分類

在Gradio中搭建一個實用的自然語言處理應用最少只需要三行程式碼！讓我們三行程式碼來搭建一個文字分類模型的演示系統，這裡使用的模型是uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese,程式碼如下

#匯入gradio
import gradio as gr
#匯入transformers相關包
from transformers import *
#透過Interface載入pipeline並啟動服務
gr.Interface.from_pipeline(pipeline("text-classification", model="uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese")).launch()

過程中需要載入一個400MB的模型。

直接執行即可，執行後，服務預設會啟動在本地的7860埠，開啟連結即可。

可以在左側輸入待分類文字，而後點選submit按鈕，右側便會展示出預測的標籤及機率，如下圖所示

3. 閱讀理解

#匯入gradio
import gradio as gr
#匯入transformers相關包
from transformers import *
#透過Interface載入pipeline並啟動服務
gr.Interface.from_pipeline(pipeline("question-answering", model="uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese")).launch()

再次開啟，可以看到介面中除了幾個按鈕外的內容全部進行了更新，變成了閱讀理解相關的內容，輸入部分包括了context和question兩部分，輸出也變成了answer和score兩部分。

效果上不佳可以考慮重新載入以及微調模型

3.1完善頁面

儘管我們快速的啟動了一個demo，但是頁面整體還是較為簡陋的，除了標題和實際的呼叫部分，缺少一些其他內容，我們可以透過配置幾個簡單的引數，將頁面進行完善，還是以閱讀理解任務為例，程式碼如下：

import gradio as gr
from transformers import *

#標題
title = "抽取式問答"
#標題下的描述，支援md格式
description = "輸入上下文與問題後，點選submit按鈕，可從上下文中抽取出答案，趕快試試吧！"
#輸入樣例
examples = [
    ["普希金從那裡學習人民的語言，吸取了許多有益的養料，這一切對普希金後來的創作產生了很大的影響。這兩年裡，普希金創作了不少優秀的作品，如《囚徒》、《致大海》、《致凱恩》和《假如生活欺騙了你》等幾十首抒情詩，敘事詩《努林伯爵》，歷史劇《鮑里斯·戈都諾夫》，以及《葉甫蓋尼·奧涅金》前六章。", "著名詩歌《假如生活欺騙了你》的作者是"],
    ["普希金從那裡學習人民的語言，吸取了許多有益的養料，這一切對普希金後來的創作產生了很大的影響。這兩年裡，普希金創作了不少優秀的作品，如《囚徒》、《致大海》、《致凱恩》和《假如生活欺騙了你》等幾十首抒情詩，敘事詩《努林伯爵》，歷史劇《鮑里斯·戈都諾夫》，以及《葉甫蓋尼·奧涅金》前六章。", "普希金創作的敘事詩叫什麼"]
    ]
#頁面最後的資訊，可以選擇引用文章，支援md格式
article = "感興趣的小夥伴可以閱讀[gradio專欄](https://blog.csdn.net/sinat_39620217/category_12298724.html?spm=1001.2014.3001.5482)"

gr.Interface.from_pipeline(
    pipeline("question-answering", model="uer/roberta-base-chinese-extractive-qa"),
    title=title, description=description, examples=examples, article=article).launch()
  • 執行上述程式碼，將看到如下頁面，這裡的example是可以點選的，點選後將自動填充至context和question中
  • 由於description和article欄位支援md語法，因此我們可以根據需求，自行的去豐富完善各部分內容

4.Interface使用詳解

前面的內容中構建演示系統都是基於pipeline的，各個部分的模組都是定義好的，快速啟動的同時，在靈活性上有所欠缺。

簡單的說，就需要兩步：

  • 第一步，定義執行函式；
  • 第二步，繫結執行函式並指定輸入輸出元件。

假設還是閱讀理解任務，但是我們這次不適用基於pipeline的載入方式，而是自定義實現，要求輸入包含context、question，輸出包含answer和score，但是這裡的answer要求要把問題拼接上，如前面的示例，answer為普希金，這裡的答案要變為：著名詩歌《假如生活欺騙了你》的作者是：普希金 ，針對這一需求，我們看下要如何實現。

  • 首先，定義執行函式。該函式輸入包括context和question兩部分，輸出包括answer和score，本質上還是呼叫pipeline進行推理，但是在答案生成時我們做了額外的拼接處理。
qa = pipeline("question-answering", model="uer/roberta-base-chinese-extractive-qa")
def custom_predict(context, question):
    answer_result = qa(context=context, question=question)
    answer = question + ": " + answer_result["answer"]
    score = answer_result["score"]
    return answer, score
  • 接下來，在Interface中繫結執行函式並指定輸入輸出元件，fn欄位繫結執行函式；inputs欄位指定輸入元件，這裡是context和question兩個文字輸入，因此inputs欄位的值為["text", "text"]陣列（這裡的text表示輸入元件為TextBox，text只是一種便捷的指定方式）；outputs欄位指定輸出元件，answer是文字輸出，score可以用標籤輸出，這裡採取了和inputs欄位不一樣的建立方式，我們直接建立了對應的元件，這種方式的使用優勢在於可以對元件進行更精細的配置，例如這裡我們便分別指定了兩個輸出模組的label 。
gr.Interface(fn=custom_predict, inputs=["text", "text"], outputs=[gr.Textbox(label="answer"), gr.Label(label="score")], 
             title=title, description=description, examples=examples, article=article).launch()

注意點：

  1. 輸入輸出要與函式的輸入輸出個數一致
  2. outputs欄位，推薦使用建立的方式，否則頁面顯示的標籤都是output*，不夠清晰

完整程式碼：

import gradio as gr
from transformers import *

#標題
title = "抽取式問答"
#題下的描述，支援md格式
description = "輸入上下文與問題後，點選submit按鈕，可從上下文中抽取出答案，趕快試試吧！"
#輸入樣例
examples = [
    ["普希金從那裡學習人民的語言，吸取了許多有益的養料，這一切對普希金後來的創作產生了很大的影響。這兩年裡，普希金創作了不少優秀的作品，如《囚徒》、《致大海》、《致凱恩》和《假如生活欺騙了你》等幾十首抒情詩，敘事詩《努林伯爵》，歷史劇《鮑里斯·戈都諾夫》，以及《葉甫蓋尼·奧涅金》前六章。", "著名詩歌《假如生活欺騙了你》的作者是"],
    ["普希金從那裡學習人民的語言，吸取了許多有益的養料，這一切對普希金後來的創作產生了很大的影響。這兩年裡，普希金創作了不少優秀的作品，如《囚徒》、《致大海》、《致凱恩》和《假如生活欺騙了你》等幾十首抒情詩，敘事詩《努林伯爵》，歷史劇《鮑里斯·戈都諾夫》，以及《葉甫蓋尼·奧涅金》前六章。", "普希金創作的敘事詩叫什麼"]
    ]
#頁面最後的資訊，可以選擇引用文章，支援md格式

article = "感興趣的小夥伴可以閱讀[gradio專欄](https://blog.csdn.net/sinat_39620217/category_12298724.html?spm=1001.2014.3001.5482)"

qa = pipeline("question-answering", model="uer/roberta-base-chinese-extractive-qa")

def custom_predict(context, question):
    answer_result = qa(context=context, question=question)
    answer = question + ": " + answer_result["answer"]
    score = answer_result["score"]
    return answer, score

gr.Interface(fn=custom_predict, inputs=["text", "text"], outputs=[gr.Textbox(label="answer"), gr.Label(label="score")], 
             title=title, description=description, examples=examples, article=article).launch()

可以看到，其他的部分與我們使用pipeline建立的方式都一致，只是在answer部分有了變化。透過這種方式，我們可以建立出更加複雜的包含任意輸入、輸出的系統。

5.Blocks使用詳解

事實上，Interface是一個更加高階的元件，雖然它已經支援了了一定的自定義內容，但是靈活性還是略差一些，如果有注意的話，可以回到上文看下，所有的元件都是被劃分為了左右兩部分，左側輸入，右側輸出。使用Interface就要接受這樣的預設設定，那麼假設你現在就想做成上下結構，上面輸入，下面輸出，那麼，我們就需要用到Block。

Blocks是比Interface更加底層一些的模組，支援一些簡單的自定義排版，那麼下面就讓我們來重構一下上面元件排列。整體是上下結構，從上到下，依次是context輸入、question輸入，clear按鈕和submit按鈕（在一橫排），answer輸出，score輸出，其餘如title、examples等內容不變，程式碼如下

import gradio as gr
from transformers import *

title = "抽取式問答"

description = "輸入上下文與問題後，點選submit按鈕，可從上下文中抽取出答案，趕快試試吧！"

examples = [
    ["普希金從那裡學習人民的語言，吸取了許多有益的養料，這一切對普希金後來的創作產生了很大的影響。這兩年裡，普希金創作了不少優秀的作品，如《囚徒》、《致大海》、《致凱恩》和《假如生活欺騙了你》等幾十首抒情詩，敘事詩《努林伯爵》，歷史劇《鮑里斯·戈都諾夫》，以及《葉甫蓋尼·奧涅金》前六章。", "著名詩歌《假如生活欺騙了你》的作者是"],
    ["普希金從那裡學習人民的語言，吸取了許多有益的養料，這一切對普希金後來的創作產生了很大的影響。這兩年裡，普希金創作了不少優秀的作品，如《囚徒》、《致大海》、《致凱恩》和《假如生活欺騙了你》等幾十首抒情詩，敘事詩《努林伯爵》，歷史劇《鮑里斯·戈都諾夫》，以及《葉甫蓋尼·奧涅金》前六章。", "普希金創作的敘事詩叫什麼"]
    ]

article = "感興趣的小夥伴可以閱讀[Transformers實用指南](https://zhuanlan.zhihu.com/p/548336726)"


#預測函式
qa = pipeline("question-answering", model="uer/roberta-base-chinese-extractive-qa")
def custom_predict(context, question):
    answer_result = qa(context=context, question=question)
    answer = question + ": " + answer_result["answer"]
    score = answer_result["score"]
    return answer, score

#清除輸入輸出
def clear_input():
    return "", "", "", ""

#構建Blocks上下文
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# 抽取式問答")
    gr.Markdown("輸入上下文與問題後，點選submit按鈕，可從上下文中抽取出答案，趕快試試吧！")
    with gr.Column():    # 列排列
        context = gr.Textbox(label="context")
        question = gr.Textbox(label="question")
    with gr.Row():       # 行排列
        clear = gr.Button("clear")
        submit = gr.Button("submit")
    with gr.Column():    # 列排列
        answer = gr.Textbox(label="answer")
        score = gr.Label(label="score")
    #繫結submit點選函式
    submit.click(fn=custom_predict, inputs=[context, question], outputs=[answer, score])
    # 繫結clear點選函式
    clear.click(fn=clear_input, inputs=[], outputs=[context, question, answer, score])
    gr.Examples(examples, inputs=[context, question])
    gr.Markdown("感興趣的小夥伴可以閱讀[Transformers實用指南](https://zhuanlan.zhihu.com/p/548336726)")

demo.launch()

當我們的服務啟動起來後，還是在本地的，雖然訪問是能訪問了，但是還是會受到網路的限制。Gradio提供了一種非常方便的方式，可以使得本地的服務在任何地方都可以呼叫。程式碼上，我們只需要在launch方法呼叫時，指定share引數值為True。服務除了有一個本地地址，還有一個公網的地址https://11886.gradio.app，雖然時間只有72小時

demo.launch(inbrowser=True, inline=False, validate=False, share=True)
  • inbrowser - 模型是否應在新的瀏覽器視窗中啟動。
  • inline - 模型是否應該嵌入在互動式python環境中（如jupyter notebooks或colab notebooks）。
  • validate - gradio是否應該在啟動之前嘗試驗證介面模型相容性。
  • share - 是否應建立共享模型的公共連結。用於處理。

參考連結：

Gradio官方倉庫

基於Gradio視覺化部署機器學習應用

gradio官方文件

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