Introdução
O aprendizado de máquina (ML), um ramo da inteligência artificial (IA), capacita sistemas a aprenderem sem instruções explícitas. Aplicações web de ML proporcionam aos utilizadores uma forma intuitiva de interagir com modelos de ML. Este guia demonstra como construir uma aplicação web de aprendizado de máquina usando o Gradio, uma biblioteca Python de código aberto que facilita a implementação de modelos de ML.
Requisitos Prévios
Antes de começar, certifique-se de que os seguintes requisitos estejam instalados:
- Ubuntu 20.04 ou versão superior
- Python 3.6 ou versão superior
- Pip
Instalação do Gradio
Instale o Gradio através do pip:
pip install gradio
Construindo a Aplicação Web de Machine Learning
Vamos desenvolver uma aplicação web simples para classificar imagens de gatos e cães.
1. Importando as Bibliotecas
Crie um novo ficheiro Python nomeado app.py e importe as bibliotecas necessárias:
import numpy as np
import tensorflow as tf
from gradio import Interface, Input, Output
2. Carregando o Modelo de Machine Learning
Importe o modelo de machine learning que deseja utilizar. Neste exemplo, usaremos o modelo pré-treinado “MobileNetV2” para classificação de imagens:
model = tf.keras.models.load_model("mobilenetv2.h5")
3. Criando a Interface da Aplicação Web
Utilize a classe Interface do Gradio para criar a interface da aplicação web. Defina as entradas e saídas:
interface = Interface(
title="Classificador de Gatos e Cães",
description="Esta aplicação classifica imagens como gatos ou cães utilizando aprendizado de máquina.",
inputs=[Input(name="image", type="file", label="Selecione uma imagem")],
outputs=[Output(type="label", label="Classificação")]
)
4. Definindo a Função de Predição
A função de predição processará a entrada do utilizador e retornará a saída. Neste caso, classificará a imagem enviada usando o modelo de ML:
def predict(image):
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img(image, target_size=(224, 224))
image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
image = np.expand_dims(image, axis=0)
prediction = model.predict(image)
return {0: "Gato", 1: "Cachorro"}[np.argmax(prediction)]
5. Vinculando a Interface e a Função de Predição
Vincule a interface à função de predição utilizando o método interface.launch():
interface.launch(predict, server_port=8080, share=True)
Executando a Aplicação Web
Para executar a aplicação web, execute o seguinte comando:
python app.py
Isso iniciará um servidor local na porta 8080. Acesse a aplicação em http://localhost:8080 através do seu navegador.
Personalizando a Aplicação Web
O Gradio oferece diversas opções de personalização para se adequar às suas necessidades. É possível alterar a aparência, adicionar componentes e estender a funcionalidade. Consulte a documentação do Gradio para mais detalhes.
Conclusão
Este tutorial demonstrou como criar uma aplicação web de machine learning utilizando o Gradio no Ubuntu. Ao aproveitar as capacidades do Gradio, é possível implementar e partilhar modelos de machine learning de forma simples, permitindo que outros interajam com os seus modelos e obtenham resultados valiosos. À medida que o aprendizado de máquina evolui, o Gradio continuará sendo uma ferramenta essencial para desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar e implementar aplicações web de machine learning eficazes e intuitivas.
Perguntas Frequentes
1. O que é Gradio?
Gradio é uma biblioteca Python de código aberto que simplifica o processo de implementação de modelos de machine learning em aplicações web.
2. Quais tipos de modelos de ML o Gradio suporta?
O Gradio oferece suporte a uma ampla variedade de modelos de ML, incluindo modelos de classificação, regressão e geração.
3. O Gradio é gratuito?
Sim, o Gradio é de uso gratuito e de código aberto.
4. Como posso proteger meus modelos de ML no Gradio?
O Gradio oferece recursos de segurança para proteger seus modelos de ML, incluindo autenticação e autorização.
5. Posso usar o Gradio para implementar aplicações web em larga escala?
Sim, o Gradio pode ser escalado horizontalmente para atender grandes volumes de tráfego.
6. O Gradio suporta controle de versão?
Sim, o Gradio suporta controle de versão para seus modelos de ML, permitindo que você implemente e gerencie múltiplas versões de um modelo.
7. Como posso monitorar o desempenho da minha aplicação web do Gradio?
O Gradio oferece ferramentas de monitoramento para acompanhar o desempenho da aplicação e identificar possíveis gargalos.
8. Posso integrar o Gradio com outras ferramentas e serviços?
Sim, o Gradio oferece APIs e integrações que facilitam a integração com outras ferramentas e serviços, como GitHub e AWS.