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「Gradio-liteと出会う：Pyodideを使用してブラウザでインタラクティブな機械学習ベースのライブラリ（Gradio）を向上させるJavaScriptライブラリ」

Gradioは、機械学習モデルのユーザーインターフェースの作成を簡略化するオープンソースのPythonライブラリです。開発者やデータサイエンティストが広範なウェブ開発の知識なしでインタラクティブな Web アプリケーションを構築することができます。このライブラリは信頼性があり、さまざまな機械学習モデルに対応しているため、モデルのユーザーエクスペリエンスを向上させるための理想的なツールです。 Gradioは、入力と出力のコンポーネントを定義するための高レベルなインターフェースを提供しており、画像分類、テキスト生成などのタスクに対してカスタマイズ可能なインターフェースを簡単に作成することができます。テキスト、画像、音声、ビデオなどさまざまな入力タイプに対応しており、ユーザーフレンドリーなインターフェースで機械学習モデルを展示・デプロイするための多目的なツールです。 Gradio-Liteは、Gradioアプリケーションを直接Webブラウザ内で実行するためのJavaScriptライブラリです。これは、WebAssemblyのためのPythonランタイムであるPyodideを利用して実現されています。PyodideはPythonコードをブラウザ環境で実行することが可能になるため、開発者はGradioアプリケーションに通常のPythonコードを使用することができます。サーバーサイドのインフラストラクチャは不要となり、Gradioアプリケーションのブラウザ内でのシームレスな実行が保証されます。 Gradio-Liteには、サーバーレスデプロイメントなどの多くの利点があります。これにより、サーバーインフラストラクチャが不要となり、デプロイメントが簡素化され、コストが削減されます。また、ブラウザ内で実行することで低遅延のインタラクションを実現し、スムーズなユーザーエクスペリエンスを提供します。さらに、Gradio-Liteはプライバシーとセキュリティを強化します。すべての処理がユーザーのブラウザ内で行われるため、ユーザーデータはデバイス上に残り、データの取り扱いに対する信頼性が高まります。 Gradio-Liteには重要な制約があります。Pyodideランタイムをロードする必要があるため、Gradioアプリがブラウザで初めて読み込まれる際には、より長い時間がかかる場合があります。また、PyodideはすべてのPythonパッケージをサポートしているわけではありません。Gradio、NumPy、Scikit-learn、Transformers-jsなどの一般的なパッケージは使用できますが、多くの依存関係を持つアプリケーションの場合、それらの依存関係がPyodideで利用可能か、またはmicropipを使用してインストールできるかを確認する必要があります。 Gradioは、ユーザーフレンドリーな機械学習インターフェースのためのPythonライブラリであり、Gradio-LiteはGradioアプリケーションを直接Webブラウザで動作させるためのJavaScriptライブラリです。コスト削減のためのサーバーレスデプロイメント、より良いユーザーエクスペリエンスのための低遅延のインタラクション、プライバシーとセキュリティの向上を提供します。ただし、初期読み込み時間が長くなる可能性があり、Pythonパッケージのサポートに制限があるため、一部のアプリケーションでは適応が必要になる場合があります。

『Gradioを使ったリテンションの理解』

「最初のウェブアプリケーションを作った瞬間を覚えていますそれは約8年前で、私は比較的初心者のアナリストで、BIツールがすべての問題を解決できると確信していましたその…」

Gradio-Lite：ブラウザ内で完全に動作するサーバーレスのGradio

Gradioは、インタラクティブな機械学習アプリを作成するための人気のあるPythonライブラリです。従来、Gradioアプリケーションはサーバーサイドのインフラストラクチャを必要としていましたが、それはアプリケーションをホストする必要がある開発者にとってハードルとなる場合がありました。それにGradio-lite (@gradio/lite)が登場します。これは、Pyodideを利用してGradioを直接ブラウザで実行するためのライブラリです。このブログ記事では、@gradio/liteが何であるか、例のコードを見て、Gradioアプリケーションを実行するために提供する利点について議論します。 @gradio/liteとは何ですか？ @gradio/liteはJavaScriptライブラリで、ブラウザ内で直接Gradioアプリケーションを実行できるようにします。これは、PythonランタイムのWebAssembly版であるPyodideを利用して、ブラウザ環境でPythonコードを実行することができるためです。@gradio/liteを使用すると、通常のPythonコードを使用してGradioアプリケーションを作成し、サーバーサイドのインフラストラクチャを必要とせずにブラウザ内でシームレスに実行することができます。はじめに @gradio/liteで「Hello World」のGradioアプリを作成しましょう。 1. JSとCSSのインポート既にHTMLファイルを持っていない場合は、新しいHTMLファイルを作成してください。以下のコードを使用して、@gradio/liteパッケージに対応するJavaScriptおよびCSSをインポートします。 <html> <head> <script type="module" crossorigin src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@gradio/lite/dist/lite.js"></script> <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@gradio/lite/dist/lite.css" /> </head></html> 注意：一般的には、利用可能な最新バージョンの@gradio/liteを使用する必要があります。利用可能なバージョンはこちらで確認できます。 2.…

「LangChain、Google Maps API、Gradioを使用してスマートな旅行スケジュール案内ツールを作る（パート1）」

2022年の後半にChatGPTがリリースされて以来、大規模な言語モデル（LLM）とそれらの応用に対する興味が、チャットボットや検索などの消費者向け製品において爆発的に増えてきました...

「LangChain、Google Maps API、およびGradioを使用したスマートな旅行スケジュール提案システムの構築（パート2）」

この３部シリーズの最初では、LangChainとプロンプトエンジニアリングを使用して、GoogleのPaLMまたはOpenAIのChatGPTのいずれかをLLM APIとして連続呼び出しするシステムを構築しましたこれにより、...

「LangChain、Google Maps API、およびGradioを使用したスマートな旅行スケジュール提案システムの構築（パート3）」

この三部作の二部では、LLMの通話セットから解析されたウェイポイントのリストを取得し、Google Maps APIとFoliumを使用してルートを生成するシステムを構築しました...

「無料のColabでGradioとHugging Faceを使用してLLaMa 2チャットボットを作成する方法」

この記事を書いている時点では、LLaMa 2モデルが最も話題になっていますそのため、モデルとのチャット方法を学ぶ価値がありますこの記事では、Gradioを使用してチャットボットを構築する方法を学びます...

Hugging FaceモデルをGradio 2.0で使用して混在させる

Gradioブログからの転載。 Hugging Face Model Hubには、ユーザーによって提出された10,000以上の機械学習モデルがあります。フィンランド語と英語の翻訳や中国語の音声認識など、あらゆる種類の自然言語処理モデルが見つかります。最近では、ハブは画像分類や音声処理のためのモデルも含めるように拡大しました。 Hugging Faceは常にモデルをアクセス可能で使いやすくすることに取り組んできました。 transformersライブラリを使用すると、わずか数行のコードでモデルを読み込むことができます。モデルを読み込んだ後、新しいデータに対してプログラム上で予測を行うことができます。しかし、機械学習モデルを使用しているのはプログラマーだけではありません！機械学習におけるますます一般的なシナリオは、異分野のチームにモデルをデモすることや、非プログラマーがモデルを使用すること（バイアスや不具合箇所の発見などのため）です。 Gradioライブラリを使用すると、機械学習開発者は機械学習モデルから簡単にデモやGUIを作成し、Googleドキュメントのリンクを共有するのと同じくらい簡単に共有することができます。そして、Gradio 2.0ライブラリを使用すると、たった1行のコードでほぼどんなHugging FaceモデルでもGUIをロードして使用することができます。以下に例を示します：デフォルトでは、これはHuggingFaceのホステッド推論APIを使用します（独自のAPIキーを提供するか、APIキーなしでパブリックアクセスを使用できます）。また、pip install transformersを実行してモデルの計算をローカルで実行することもできます。デモをカスタマイズしたいですか？Interfaceクラスのデフォルトパラメータをオーバーライドすることができます。しかし、まだまだあります！Model Hubには既に10,000以上のモデルがありますが、それらは単体のコードとしてではなく、より洗練されたアプリケーションやデモを作成するためのレゴブロックのようなものと見なしています。例えば、Gradioを使用すると複数のモデルを並列に読み込むことができます（Hugging Faceの4つの異なるテキスト生成モデルを比較して、使用ケースに最適なモデルを見つけたい場合などを想像してください）：また、モデルを直列に配置することもできます。これにより、複数の機械学習モデルから構築された複雑なアプリケーションを簡単に構築することができます。例えば、次のようなアプリケーションを3行のコードで作成することができます：フィンランドのニュース記事を翻訳して要約するアプリケーションです。さらに、複数のモデルを並列に比較しながらシリーズに混ぜることもできます（ぜひ試してみてください！）。これらのいずれかを試すには、Gradioをインストール（pip install gradio）し、試したいHugging Faceモデルを選択してください。GradioとHugging…

Gradioを使用して、Spacesで自分のプロジェクトをショーケースしましょう

Gradioを利用することで、機械学習プロジェクトを簡単にデモンストレーションすることができます。このブログ記事では、以下の内容について説明します：最近のGradioの統合により、Inference APIを活用してHubからモデルをシームレスにデモンストレーションする方法 Hugging Face Spacesを使用して、独自のモデルのデモをホストする方法 GradioでのHugging Face Hub統合 Hubでモデルを簡単にデモンストレーションすることができます。以下を含むインターフェースを定義するだけでOKです：推論を行いたいモデルのリポジトリID 説明とタイトルオーディエンスをガイドするための入力例インターフェースを定義したら、.launch()を呼び出すだけでデモが開始されます。これはColabで行うこともできますが、コミュニティと共有する場合はSpacesを使用するのがおすすめです！ SpacesはPythonでMLデモアプリを簡単にホストするための無料の方法です。Spacesを使用するには、https://huggingface.co/new-space にリポジトリを作成し、SDKとしてGradioを選択します。作業が完了すると、app.pyというファイルを作成し、下のコードをコピーするだけで、数秒でアプリを起動できます！ import gradio as gr description = "GPT-2によるストーリー生成"…

GradioがHugging Faceに参加します！

GradioはHugging Faceに参加します！ Gradioは機械学習のスタートアップを買収することにより、Hugging Faceはユーザー、開発者、データサイエンティストが高いレベルの結果を得て、より良いモデルとツールを作成するために必要なツールを提供することができるようになります… えーと、上記のような買収に関する段落は非常に一般的であり、アルゴリズムがそれらを書くことができます。実際、そうです！この最初の段落はAcquisition Post Generatorという、Hugging Face Spaces上の機械学習デモで書かれました。あなた自身のブラウザで実行することができます。任意の2つの会社の名前を提供すれば、買収を発表する記事の始まりとして妥当なサウンディングを得ることができます！ Acquisition Post Generatorは、私たちのオープンソースのGradioライブラリを使用して構築されました。これは、Hugging Faceとの最近のコラボレーションの1つにすぎません。そして、私は興奮して発表します…🥁 Hugging FaceがGradioを買収することを（はい、最初の段落はアルゴリズムによって書かれたかもしれませんが、それは本当です！） Gradioの創設者の1人として、私たちの旅の次のステップについてはもっと興奮していることはありません。私は2019年にどのように始まったかをはっきりと覚えています。スタンフォード大学の博士課程生として、医師である私の1人の共同研究者と医療コンピュータビジョンモデルを共有するのに苦労しました。私は彼に私の機械学習モデルをテストしてもらう必要がありましたが、彼はPythonを知らず、独自の画像で簡単にモデルを実行することができませんでした。私は、機械学習エンジニアがコンピュータビジョンモデルのデモを簡単に構築して共有できるツールを想像しました。それによって、フィードバックが向上し、信頼性の高いモデルが生まれることになるのです🔁 私は才能あるルームメイトのAli Abdalla、Ali Abid、Dawood Khanを募集して、2019年に最初のバージョンのGradioをリリースしました。私たちはテキスト、音声、ビデオなど、さらなる機械学習の領域をカバーするように徐々に拡大しました。研究者だけでなく、スタートアップから公開企業まで、業界の異なる分野のチームが機械学習モデルを共有する必要があることがわかりました。Gradioはその両方に役立つことができます。私たちが最初にライブラリをリリースして以来、30万以上のデモがGradioで作成されました。私たちは、コントリビュータのコミュニティ、サポートしてくれる投資家、そして今年私たちの会社に参加した素晴らしいAhsen Khaliqの存在なしでは、これを実現することはできませんでした。…

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