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AI/機械学習の分野で研究が日々行われており、これまでには考えられなかったような製品や技術が出てきています。画像認識やゲーム、さらに動画を変換するようなことまで機械学習によって実現しています。

今回紹介するGradioはそんな機械学習を体験できるUIを作成するためのライブラリです。

Gradioの使い方

例えば写真にカラーリングするデモです。つまりある写真から別な写真に変換する際に使えるUIになります。

カラーリングされた結果が表示されました。

別な例です。BERTによる自然言語解析のデモ用のUIです。

例えばBERTの場合、UIは次のようなコードで定義されます。

gr.Interface(qa_func, 
    [
        gr.inputs.Textbox(lines=7, label="Context"), 
        gr.inputs.Textbox(label="Question"), 
    ], 
    gr.outputs.Textbox(label="Answer"),
    title="Question Answer",
    description="BERT-SQuAD is a question answering model that takes 2 inputs: a paragraph that provides context and a question that should be answered. Takes around 6s to run.").launch()

細かくHTMLを使うことなく、UIが生成できるのが面白いです。さらにサーバ側の実装もごく簡単に済みます。作成した機械学習モデルを公開したいと思いつつ、こうしたWebアプリケーション化する実装は負担が大きいでしょう。Gradioを使えば簡単になりそうです。

GradioはPython製のオープンソース・ソフトウェア(Apache Licnese 2.0)です。

Gradio | Hub

gradio-app/gradio: Create UIs for prototyping your machine learning model in 3 minutes

 

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