Synthèse automatique
Crée des interfaces web de démonstration pour modèles ML avec Gradio, avec prise en charge des entrées et sorties image, texte, audio et vidéo.
Points forts
- Fournit un exemple minimal avec gr.Interface et une mise en page gr.Blocks pour des interfaces plus structurées.
- Prend en charge plusieurs types de médias (image, texte, audio, vidéo) pour les démos ML.
- Inclut une courte liste de validation : lancement sur URL partageable, types d'entrée et sortie attendue.
- Utile pour prototyper et partager rapidement une démo avec une équipe ou des testeurs.
Limites
- Ne traite pas du déploiement en production, de l'authentification ni de la montée en charge.
- Reste léger sur la gestion d'état, les erreurs et les événements avancés de Gradio.
- Suppose que l'utilisateur sait écrire et brancher une fonction Python.
À utiliser pour prototyper rapidement une démo interactive d'un modèle ML à montrer à une équipe ou à des testeurs.
À éviter pour une application ML en production exigeant sécurité, authentification, scalabilité ou une interface très personnalisée.
Analyse de sécurité
SûrThe skill contains only ordinary Gradio Python examples for building ML demo interfaces. It declares no tools, requests no credentials, and includes no destructive, network-exfiltration, or obfuscated instructions.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
Create a Gradio app where a user uploads an image and sees the top-3 predicted labels from my PyTorch model, then launch it with a shareable link.Build a Gradio Blocks interface with a prompt textbox, a temperature slider, and a button that calls my local LLM function and displays the generated text.Make a Gradio demo that accepts recorded or uploaded audio, runs it through my speech-to-text function, and shows the transcript; include a quick validation checklist.name: gradio description: "Creates ML demo interfaces with Gradio, supporting images, text, audio, and video inputs/outputs." category: ai tags: [gradio, python, ml, demo, interactive] models: [sonnet, opus] version: 1.0.0 created: 2026-05-14
Gradio
Build demo web apps for machine learning models.
Quick Start
import gradio as gr
def greet(name, intensity): return "Hello " + name + "!" * intensity
demo = gr.Interface(fn=greet, inputs=[gr.Textbox(label="Name"), gr.Slider(1, 5, value=2)], outputs=gr.Textbox())
demo.launch()
Blocks Layout
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("# My App")
with gr.Row():
with gr.Column(): input_img = gr.Image(); btn = gr.Button("Process")
with gr.Column(): output_img = gr.Image()
btn.click(fn=process, inputs=input_img, outputs=output_img)
When to Use
- ML model demos; Team sharing; User testing; API prototyping
Validation
- Interface launches on shareable URL; 2. Input types work; 3. Function returns expected output
Ingénierie de Prompts
Data & IA
Bonnes pratiques et templates de prompt engineering pour maximiser les résultats IA.
Visualisation de Données
Data & IA
Génère des visualisations de données et graphiques adaptés à vos données.
Architecture RAG
Data & IA
Guide de configuration d'architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation).