Buckets:
| <meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{"title":"Создание Демо с Gradio","local":"создание-демо-с-gradio","sections":[],"depth":1}"> | |
| <link href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/assets/0.e3b0c442.css" rel="modulepreload"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/entry/start.09f2bcd2.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/chunks/scheduler.f7e1785c.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/chunks/singletons.81bb146a.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/chunks/index.279db187.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/chunks/paths.fd9a933e.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/entry/app.ea37f525.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/chunks/index.9f8f0838.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/nodes/0.e875dd2e.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/chunks/each.e59479a4.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/nodes/29.7ffb9451.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/chunks/CodeBlock.b3510e34.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/chunks/EditOnGithub.5a9bb8c5.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="{"title":"Создание Демо с Gradio","local":"создание-демо-с-gradio","sections":[],"depth":1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END --> <p></p> <h1 class="relative group"><a id="создание-демо-с-gradio" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#создание-демо-с-gradio"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>Создание Демо с Gradio</span></h1> <p data-svelte-h="svelte-lgj7fa">Теперь, когда мы настроили модель Whisper для распознавания речи на Дивехи, давайте продолжим и создадим демо с использованием <a href="https://gradio.app" rel="nofollow">Gradio</a>, | |
| чтобы показать ее сообществу!</p> <p data-svelte-h="svelte-1saak9b">Первое, что нам нужно сделать, это загрузить дообученную модель, используя класс <code>pipeline()</code> - это уже знакомо из раздела о <a href="asr_models">предварительно обученных моделях</a>. | |
| Вы можете заменить идентификатор модели (<code>model_id</code>) на пространство имен вашей дообученной модели на Hugging Face Hub, или на одну из | |
| предобученных <a href="https://huggingface.co/models?sort=downloads&search=openai%2Fwhisper-" rel="nofollow">моделей Whisper</a> для выполнения распознавания речи без настройки (zero-shot):</p> <div class="code-block relative"><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5 text-gray-600 " title="code excerpt" type="button"><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg> <div class="absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0"><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent; "></div> Copied</div></button></div> <pre class=""><!-- HTML_TAG_START --><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline | |
| model_id = <span class="hljs-string">"sanchit-gandhi/whisper-small-dv"</span> <span class="hljs-comment"># update with your model id</span> | |
| pipe = pipeline(<span class="hljs-string">"automatic-speech-recognition"</span>, model=model_id)<!-- HTML_TAG_END --></pre></div> <p data-svelte-h="svelte-1cs2qoc">Во-вторых, мы определим функцию, которая принимает путь к аудиофайлу в качестве входных данных и передает его через конвейер (<code>pipeline</code>). | |
| Здесь конвейер автоматически заботится о загрузке аудиофайла, пересэмплировании его до правильной частоты дискретизации и выполнении вывода модели. | |
| Затем мы просто вернем преобразованный текст в качестве выходных данных функции. Чтобы обеспечить возможность нашей модели обрабатывать аудиофайлы | |
| произвольной длины, мы включим <em>фрагментирование</em> (разбиение на фрагменты), как описано в разделе о <a href="asr_models">предварительно обученных моделях</a>:</p> <div class="code-block relative"><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5 text-gray-600 " title="code excerpt" type="button"><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg> <div class="absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0"><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent; "></div> Copied</div></button></div> <pre class=""><!-- HTML_TAG_START --><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">transcribe_speech</span>(<span class="hljs-params">filepath</span>): | |
| output = pipe( | |
| filepath, | |
| max_new_tokens=<span class="hljs-number">256</span>, | |
| generate_kwargs={ | |
| <span class="hljs-string">"task"</span>: <span class="hljs-string">"transcribe"</span>, | |
| <span class="hljs-string">"language"</span>: <span class="hljs-string">"sinhalese"</span>, | |
| }, <span class="hljs-comment"># update with the language you've fine-tuned on</span> | |
| chunk_length_s=<span class="hljs-number">30</span>, | |
| batch_size=<span class="hljs-number">8</span>, | |
| ) | |
| <span class="hljs-keyword">return</span> output[<span class="hljs-string">"text"</span>]<!-- HTML_TAG_END --></pre></div> <p data-svelte-h="svelte-fs7m8d">Мы будем использовать функцию <a href="https://gradio.app/docs/#blocks" rel="nofollow">blocks</a> в Gradio, чтобы создать две вкладки в нашем демо: одну | |
| для транскрипции с микрофона и другую для загрузки файла.</p> <div class="code-block relative"><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5 text-gray-600 " title="code excerpt" type="button"><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg> <div class="absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0"><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent; "></div> Copied</div></button></div> <pre class=""><!-- HTML_TAG_START --><span class="hljs-keyword">import</span> gradio <span class="hljs-keyword">as</span> gr | |
| demo = gr.Blocks() | |
| mic_transcribe = gr.Interface( | |
| fn=transcribe_speech, | |
| inputs=gr.Audio(source=<span class="hljs-string">"microphone"</span>, <span class="hljs-built_in">type</span>=<span class="hljs-string">"filepath"</span>), | |
| outputs=gr.outputs.Textbox(), | |
| ) | |
| file_transcribe = gr.Interface( | |
| fn=transcribe_speech, | |
| inputs=gr.Audio(source=<span class="hljs-string">"upload"</span>, <span class="hljs-built_in">type</span>=<span class="hljs-string">"filepath"</span>), | |
| outputs=gr.outputs.Textbox(), | |
| )<!-- HTML_TAG_END --></pre></div> <p data-svelte-h="svelte-tank3z">Наконец, мы запускаем демонстрацию Gradio, используя два только что определенных блока:</p> <div class="code-block relative"><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5 text-gray-600 " title="code excerpt" type="button"><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg> <div class="absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0"><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent; "></div> Copied</div></button></div> <pre class=""><!-- HTML_TAG_START --><span class="hljs-keyword">with</span> demo: | |
| gr.TabbedInterface( | |
| [mic_transcribe, file_transcribe], | |
| [<span class="hljs-string">"Transcribe Microphone"</span>, <span class="hljs-string">"Transcribe Audio File"</span>], | |
| ) | |
| demo.launch(debug=<span class="hljs-literal">True</span>)<!-- HTML_TAG_END --></pre></div> <p data-svelte-h="svelte-1js4r14">Это запустит демонстрацию Gradio, подобную той, которая работает на пространстве Hugging Face:</p> <iframe src="https://course-demos-whisper-small.hf.space" frameborder="0" height="450" title="Gradio app" class="container p-0 flex-grow space-iframe" allow="accelerometer; ambient-light-sensor; autoplay; battery; camera; document-domain; encrypted-media; fullscreen; geolocation; gyroscope; layout-animations; legacy-image-formats; magnetometer; microphone; midi; oversized-images; payment; picture-in-picture; publickey-credentials-get; sync-xhr; usb; vr ; wake-lock; xr-spatial-tracking" sandbox="allow-forms allow-modals allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox allow-same-origin allow-scripts allow-downloads"></iframe> <p data-svelte-h="svelte-1ehqm3b">Если вы хотите разместить своё демо на платформе Hugging Face Hub, вы можете использовать этот Space в качестве шаблона для своей модели. | |
| Для этого выполните следующие шаги:</p> <p data-svelte-h="svelte-1wy1h5v">Щелкните по ссылке, чтобы дублировать шаблон демо в свою учетную запись: <a href="https://huggingface.co/spaces/course-demos/whisper-small?duplicate=true" rel="nofollow">https://huggingface.co/spaces/course-demos/whisper-small?duplicate=true</a></p> <p data-svelte-h="svelte-n717jv">Рекомендуем дать своему Space имя, подобное имени вашей обученной модели (например, whisper-small-dv-demo) и установить видимость на “Public” (Публичный).</p> <p data-svelte-h="svelte-1m0nxlc">После дублирования Space в вашей учетной записи перейдите в раздел “Files and versions” -> “app.py” -> “edit”. Затем измените идентификатор модели | |
| на идентификатор вашей обученной модели(строка 6). Прокрутите страницу вниз и нажмите “Commit changes to main” (Зафиксировать изменения в главной версии). | |
| Демо перезагрузится, используя вашу обученную модель. Теперь вы можете поделиться этим демо со своими друзьями и родственниками, чтобы они могли использовать | |
| модель, которую вы обучили!</p> <p data-svelte-h="svelte-lzxgha">Вы можете посмотреть наш видеоурок, чтобы лучше понять, как продублировать Space: <a href="https://www.youtube.com/watch?v=VQYuvl6-9VE" rel="nofollow">YouTube Video</a></p> <p data-svelte-h="svelte-1nmgitz">Ожидаем с нетерпением увидеть ваши демо на Hugging Face Hub!</p> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter5/demo.mdx" target="_blank"><span data-svelte-h="svelte-1kd6by1"><</span> <span data-svelte-h="svelte-x0xyl0">></span> <span data-svelte-h="svelte-1dajgef"><span class="underline ml-1.5">Update</span> on GitHub</span></a> <p></p> | |
| <script> | |
| { | |
| __sveltekit_2kx7xw = { | |
| assets: "/docs/audio-course/pr_201/ru", | |
| base: "/docs/audio-course/pr_201/ru", | |
| env: {} | |
| }; | |
| const element = document.currentScript.parentElement; | |
| const data = [null,null]; | |
| Promise.all([ | |
| import("/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/entry/start.09f2bcd2.js"), | |
| import("/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/entry/app.ea37f525.js") | |
| ]).then(([kit, app]) => { | |
| kit.start(app, element, { | |
| node_ids: [0, 29], | |
| data, | |
| form: null, | |
| error: null | |
| }); | |
| }); | |
| } | |
| </script> | |
Xet Storage Details
- Size:
- 17.2 kB
- Xet hash:
- 202e2aaa20e340065704aa16854a6d8b1751c488b3505c62a1ca6027916afd82
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.