Gradio

1. Gradio

머신러닝 모델을 간단히 웹 애플리케이션 형태로 배포할 수 있게 해주는 파이썬 라이브러리.

• 인터랙티브 웹 인터페이스를 통해 모델을 테스트하고 공유할 수 있다.
• 직관적인 UI를 생성할 수 있다.
• 모델의 입력과 출력을 정의하면 자동으로 웹 기반 인터페이스를 생성하며, 이를 로컬에서 실행하거나 웹에 배포할 수 있다.

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Gradio 설치

!pip install gradio

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import gradio as gr

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# 안녕하세요")
    gr.Markdown("## 여기는 제목을 입력합니다")
    gr.Markdown("- 첫번째 아이템\n- 두번째 아이템\n- 세번째 아이템")

demo.launch()

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with gr.Blocks() as demo:
  text_input = gr.Textbox(label='문자입력', lines=1)
  output_text = gr.Textbox(label='출력')

demo.launch()

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def handle_input(text):
  return text

with gr.Blocks() as demo:
  text_input = gr.Textbox(label='문자입력', lines=1)
  output_text = gr.Textbox(label='출력')
  text_input.submit(handle_input, inputs=text_input, outputs=output_text)

demo.launch()

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def handle_checkbox(selected):
  if selected:
    return "동의했습니다!"
  return "동의하지 않았습니다!"

with gr.Blocks() as demo:
  checkbox = gr.Checkbox(label='개인정보 사용에 동의하겠습니까?')
  output_checkbox = gr.Textbox(label="출력")
  checkbox.change(handle_checkbox, inputs=checkbox, outputs=output_checkbox)

demo.launch()

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def handle_fruit(fruit):
  return f'선택한 과일: {fruit}'

with gr.Blocks() as demo:
  fruit_dropdown = gr.Dropdown(label='과일', choices=['사과', '오렌지', '바나나', '메론'])
  output_fruit = gr.Textbox(label='구입한 과일')
  fruit_dropdown.change(handle_fruit, inputs=fruit_dropdown, outputs=output_fruit)

demo.launch()

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def add(num1, num2):
  return num1 + num2

interface = gr.Interface(
    fn=add,
    inputs = ['number', 'number'],
    outputs = 'number',
    title='덧셈 계산기',
    description='숫자 두 개를 입력하세요',
    flagging_mode="never"
)

interface.launch()

만약 여기서 flagging_mode = "auto" 이면

이렇게 결과를 확인할 수 있다.
Gradio는 기본적으로 flagged/ 폴더에 CSV 파일로 결과를 저장한다.

Flag 버튼

기본적으로 생성된 인터페이스에서 사용자가 앱의 입력이나 출력을 플래그(flagging)할 수 있도록 제공되는 기능이다.
플래그 버튼을 누르면 해당 입력과 출력이 기록되어 문제 상황이나 유용한 사례를 저장하거나 분석하는 데 활용된다.
Flag 버튼을 원하지 않는 경우 flagging_mode를 "never"로 하여 비활성화하거나 설정을 변경하여 제거할 수 있다.

flagging_mode="never"

flagging_mode 옵션 정리

값	설명
"never"	Flag 버튼 비활성화 (기본값)
"manual"	사용자에게 Flag 버튼을 보여주고, 수동으로 결과를 신고 가능
"auto"	사용자가 Flag를 누르면 자동으로 결과 저장
"always"	항상 자동으로 결과를 저장 (사용자 입력과 상관없이)

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def favorite_language(language):
  messages = {
        "Python": "Python은 데이터 과학, 웹 개발, AI에 아주 적합한 언어입니다!",
        "JavaScript": "JavaScript는 웹 개발에 강력하며, 프론트엔드와 백엔드에서 모두 사용됩니다.",
        "Java": "Java는 안정성과 성능으로 유명하며, 대규모 시스템에 적합합니다.",
        "C++": "C++는 고성능 애플리케이션과 게임 개발에 자주 사용됩니다."
    }
  return messages.get(language, '선택된 언어에 대한 정보가 없습니다')


interface = gr.Interface(
    fn = favorite_language,
    inputs = gr.Radio(['Python', 'JavaScript', 'Java', 'C++'], label='좋아하는 언어를 선택하세요'),
    outputs = 'text',
    title='좋아하는 언어',
    description='라디오 버튼에서 좋아하는 프로그래밍 언어를 선택하세요'
)

interface.launch()