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Como criar um aplicativo da Web de aprendizado de máquina usando Gradio no Ubuntu
Introdução
O aprendizado de máquina (ML) é um subcampo da inteligência artificial (IA) que permite que os computadores aprendam sem serem explicitamente programados. Os aplicativos da Web de aprendizado de máquina permitem que os usuários interajam com modelos de ML por meio de uma interface fácil de usar. Neste tutorial, mostraremos como criar um aplicativo da Web de aprendizado de máquina usando o Gradio, uma biblioteca Python de código aberto que simplifica o processo de implantação de modelos de ML.
Pré-requisitos
Antes de começar, certifique-se de ter os seguintes pré-requisitos instalados:
– Ubuntu 20.04 ou superior
– Python 3.6 ou superior
– Pip
Instalando o Gradio
Instale o Gradio usando o pip:
pip install gradio
Criando um aplicativo da Web de aprendizado de máquina
Vamos criar um aplicativo da Web simples que permita aos usuários classificar imagens de gatos e cachorros.
1. Importando bibliotecas
Crie um novo arquivo Python chamado app.py e importe as bibliotecas necessárias:
python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from gradio import Interface, Input, Output
2. Carregando o modelo de aprendizado de máquina
Carregue o modelo de aprendizado de máquina que você deseja implantar. Neste exemplo, usaremos o modelo pré-treinado “MobileNetV2” para classificação de imagens:
python
model = tf.keras.models.load_model("mobilenetv2.h5")
3. Criando a interface do aplicativo da Web
Use a classe Interface do Gradio para criar a interface do aplicativo da Web. Defina as entradas e saídas do aplicativo:
python
interface = Interface(
title="Classificador de Gatos e Cães",
description="Este aplicativo classifica imagens como gatos ou cachorros usando o 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 usuário e retornará a saída. Neste caso, ele classificará a imagem carregada usando o modelo de ML:
python
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 usando o método interface.launch():
python
interface.launch(predict, server_port=8080, share=True)
Executando o aplicativo da Web
Para executar o aplicativo da Web, execute o seguinte comando:
python app.py
Isso iniciará um servidor local na porta 8080. Abra seu navegador e acesse o aplicativo em http://localhost:8080.
Personalizando o aplicativo da Web
O Gradio oferece várias opções de personalização para atender às suas necessidades específicas. Você pode personalizar a aparência do aplicativo, adicionar componentes adicionais e estender sua funcionalidade. Consulte a documentação do Gradio para obter mais informações.
Conclusão
Neste tutorial, mostramos como criar um aplicativo da Web de aprendizado de máquina usando o Gradio no Ubuntu. Ao aproveitar o poder do Gradio, você pode implantar e compartilhar facilmente modelos de aprendizado de máquina com outros, permitindo que eles interajam com seus modelos e obtenham insights valiosos. À medida que o aprendizado de máquina continua a evoluir, o Gradio continuará sendo uma ferramenta valiosa para desenvolvedores e cientistas de dados que procuram criar e implantar aplicativos da Web de aprendizado de máquina poderosos e fáceis de usar.
FAQs
1. O que é Gradio?
Gradio é uma biblioteca Python de código aberto que simplifica o processo de implantação de modelos de aprendizado de máquina em aplicativos da Web.
2. Que tipos de modelos de ML o Gradio suporta?
O Gradio suporta uma ampla gama de modelos de ML, incluindo modelos de classificação, regressão e geração.
3. O Gradio é gratuito para uso?
Sim, o Gradio é gratuito e de código aberto.
4. Como posso proteger meus modelos de ML no Gradio?
O Gradio oferece vários recursos de segurança para proteger seus modelos de ML, incluindo autenticação e autorização.
5. Posso usar o Gradio para implantar aplicativos da Web em escala?
Sim, o Gradio pode ser dimensionado horizontalmente para lidar com grandes volumes de tráfego.
6. O Gradio oferece suporte a gerenciamento de versões?
Sim, o Gradio oferece suporte a gerenciamento de versões para seus modelos de ML, permitindo que você implante e gerencie várias versões de um modelo.
7. Como posso rastrear o desempenho do meu aplicativo da Web do Gradio?
O Gradio fornece ferramentas de monitoramento que permitem rastrear o desempenho do seu aplicativo da Web e identificar gargalos.
8. Posso integrar o Gradio com outras ferramentas e serviços?
Sim, o Gradio oferece APIs e integrações que permitem integrá-lo com outras ferramentas e serviços, como GitHub e AWS.