LLM Course documentation
Gradio, проверка!
0. Установка
1. Трансформеры
2. Использование 🤗 Transformers
3. Fine-tuning предобученной модели
4. Hugging Face Hub
5. Библиотека 🤗 Datasets
6. Бибилиотека 🤗 Tokenizers
7. Основные задачи NLP
8. Как попросить о помощи
9. Создание и распространение демо
Введение в GradioСоздание вашего первого демоПонимание класса InterfaceДелимся демонстрациями с другимиИнтеграция с Hugging Face HubРасширенные возможности InterfaceВведение в Gradio BlocksGradio, проверка!Тест в конце главы
События курса
Глоссарий
Gradio, проверка!
На этом мы завершаем главу о создании классных демо на основе ML с помощью Gradio - надеемся, вам понравилось! Напомним, что в этой главе мы узнали:
- Как создавать демо Gradio с помощью высокоуровневого API
Interfaceи как настраивать различные модальности ввода и вывода. - Различные способы поделиться демо Gradio, с помощью временных ссылок и хостинга на Hugging Face Spaces.
- Как интегрировать демо Gradio с моделями и Spaces на Hugging Face Hub.
- Расширенные возможности, такие как хранение состояния в демо или обеспечение аутентификации.
- Как получить полный контроль над потоком данных и макетом демо с помощью Gradio Blocks.
Если вы хотите проверить свое понимание концепций, рассмотренных в этой главе, пройдите тест в следующем разделе!
Что дальше?
Если вы хотите узнать больше о Gradio, вы можете
- Взглянуть на Demo репозиторий, там довольно много примеров.
- Посмотреть страницу Guides, где вы можете найти руководства о крутых и продвинутых функциях.
- Заглянуть на страницу Docs, чтобы узнать детали.