Buckets:
| import{s as xe,f as ae,o as we,n as be}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as $e,i as _e,g as s,s as l,r as W,A as ye,h as c,f as a,c as n,j as E,u as X,x as g,k as r,y as Ce,a as i,v as Y,d as Z,t as ee,w as te,m as he,n as ve}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{T as Le}from"../chunks/Tip.363c041f.js";import{C as Me}from"../chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js";import{H as Te,E as ze}from"../chunks/getInferenceSnippets.1837c472.js";function ke(G){let m,u,v="Hugging Face Spaces",h;return{c(){m=he("👀 Consultați "),u=s("a"),u.textContent=v,h=he(" pentru a vedea multe exemple recente de demo-uri de machine learning construite de comunitatea machine learning!"),this.h()},l(o){m=ve(o,"👀 Consultați "),u=c(o,"A",{href:!0,target:!0,"data-svelte-h":!0}),g(u)!=="svelte-z9a0gx"&&(u.textContent=v),h=ve(o," pentru a vedea multe exemple recente de demo-uri de machine learning construite de comunitatea machine learning!"),this.h()},h(){r(u,"href","https://huggingface.co/spaces"),r(u,"target","_blank")},m(o,x){i(o,m,x),i(o,u,x),i(o,h,x)},p:be,d(o){o&&(a(m),a(u),a(h))}}}function He(G){let m,u,v,h,o,x,b,U,$,ie="În acest capitol vom învăța cum să construim <strong>demo-uri interactive</strong> pentru modelele noastre de machine learning.",A,_,re="De ce să construim un demo sau o interfață grafică pentru modelul nostru de machine learning în primul rând? Demo-urile permit:",I,y,le="<li><strong>Dezvoltatorilor de machine learning</strong> să își prezinte cu ușurință lucrarea unei audiențe largi, inclusiv echipelor non-tehnice sau clienților</li> <li><strong>Cercetătorilor</strong> să reproducă mai ușor modelele și comportamentul machine learning</li> <li><strong>Testerilor de calitate</strong> sau <strong>utilizatorilor finali</strong> să identifice și să depaneze mai ușor punctele de eșec ale modelelor</li> <li><strong>Utilizatorilor diverși</strong> să descopere prejudecățile algoritmice din modele</li>",q,C,ne="Vom folosi biblioteca Gradio pentru a construi demo-uri pentru modelele noastre. Gradio vă permite să construiți, să personalizați și să partajați demo-uri web pentru orice model de machine learning, în întregime în Python.",F,L,oe="Iată câteva exemple de demo-uri de machine learning construite cu Gradio:",j,M,se="<li>Un model de <strong>recunoaștere a schițelor</strong> care primește o schiță și afișează etichete cu ceea ce crede că este desenat:</li>",D,p,ce,R,T,me='<li>Un model extractiv de <strong>răspunsuri la întrebări</strong> care primește un paragraf de context și o întrebare și afișează un răspuns și un scor de probabilitate (am discutat despre acest tip de model <a href="/course/chapter7/7">în Capitolul 7</a>):</li>',S,d,ue,B,z,pe="<li>Un model de <strong>eliminare a fundalului</strong> care primește o imagine și afișează imaginea cu fundalul eliminat:</li>",N,f,de,O,k,fe="Acest capitol este împărțit în secțiuni care includ atât <em>concepte</em> cât și <em>aplicații</em>. După ce învățați conceptul din fiecare secțiune, îl veți aplica pentru a construi un anumit tip de demo, de la clasificarea imaginilor la recunoașterea vocii. Până când terminați acest capitol, veți putea construi aceste demo-uri (și multe altele!) în doar câteva linii de cod Python.",V,w,J,H,K,P,Q;return o=new Te({props:{title:"Introducere în Gradio",local:"introduction-to-gradio",headingTag:"h1"}}),b=new Me({props:{chapter:9,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),w=new Le({props:{$$slots:{default:[ke]},$$scope:{ctx:G}}}),H=new ze({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/rum/chapter9/1.mdx"}}),{c(){m=s("meta"),u=l(),v=s("p"),h=l(),W(o.$$.fragment),x=l(),W(b.$$.fragment),U=l(),$=s("p"),$.innerHTML=ie,A=l(),_=s("p"),_.textContent=re,I=l(),y=s("ul"),y.innerHTML=le,q=l(),C=s("p"),C.textContent=ne,F=l(),L=s("p"),L.textContent=oe,j=l(),M=s("ul"),M.innerHTML=se,D=l(),p=s("iframe"),R=l(),T=s("ul"),T.innerHTML=me,S=l(),d=s("iframe"),B=l(),z=s("ul"),z.innerHTML=pe,N=l(),f=s("iframe"),O=l(),k=s("p"),k.innerHTML=fe,V=l(),W(w.$$.fragment),J=l(),W(H.$$.fragment),K=l(),P=s("p"),this.h()},l(e){const t=ye("svelte-u9bgzb",document.head);m=c(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),u=n(e),v=c(e,"P",{}),E(v).forEach(a),h=n(e),X(o.$$.fragment,e),x=n(e),X(b.$$.fragment,e),U=n(e),$=c(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),g($)!=="svelte-a48mzu"&&($.innerHTML=ie),A=n(e),_=c(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),g(_)!=="svelte-179m5cs"&&(_.textContent=re),I=n(e),y=c(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),g(y)!=="svelte-1vx0p37"&&(y.innerHTML=le),q=n(e),C=c(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),g(C)!=="svelte-edsctk"&&(C.textContent=ne),F=n(e),L=c(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),g(L)!=="svelte-1h3qby5"&&(L.textContent=oe),j=n(e),M=c(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),g(M)!=="svelte-1oum0h"&&(M.innerHTML=se),D=n(e),p=c(e,"IFRAME",{src:!0,frameborder:!0,height:!0,title:!0,class:!0,allow:!0,sandbox:!0}),E(p).forEach(a),R=n(e),T=c(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),g(T)!=="svelte-gxjalu"&&(T.innerHTML=me),S=n(e),d=c(e,"IFRAME",{src:!0,frameborder:!0,height:!0,title:!0,class:!0,allow:!0,sandbox:!0}),E(d).forEach(a),B=n(e),z=c(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),g(z)!=="svelte-g2o0n3"&&(z.innerHTML=pe),N=n(e),f=c(e,"IFRAME",{src:!0,frameborder:!0,height:!0,title:!0,class:!0,allow:!0,sandbox:!0}),E(f).forEach(a),O=n(e),k=c(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),g(k)!=="svelte-b3acq1"&&(k.innerHTML=fe),V=n(e),X(w.$$.fragment,e),J=n(e),X(H.$$.fragment,e),K=n(e),P=c(e,"P",{}),E(P).forEach(a),this.h()},h(){r(m,"name","hf:doc:metadata"),r(m,"content",Pe),ae(p.src,ce="https://course-demos-draw2.hf.space")||r(p,"src",ce),r(p,"frameborder","0"),r(p,"height","450"),r(p,"title","Gradio app"),r(p,"class","container p-0 flex-grow space-iframe"),r(p,"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"),r(p,"sandbox","allow-forms allow-modals allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox allow-same-origin allow-scripts allow-downloads"),ae(d.src,ue="https://course-demos-question-answering-simple.hf.space")||r(d,"src",ue),r(d,"frameborder","0"),r(d,"height","640"),r(d,"title","Gradio app"),r(d,"class","container p-0 flex-grow space-iframe"),r(d,"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"),r(d,"sandbox","allow-forms allow-modals allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox allow-same-origin allow-scripts allow-downloads"),ae(f.src,de="https://course-demos-remove-bg-original.hf.space")||r(f,"src",de),r(f,"frameborder","0"),r(f,"height","640"),r(f,"title","Gradio app"),r(f,"class","container p-0 flex-grow space-iframe"),r(f,"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"),r(f,"sandbox","allow-forms allow-modals allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox allow-same-origin allow-scripts allow-downloads")},m(e,t){Ce(document.head,m),i(e,u,t),i(e,v,t),i(e,h,t),Y(o,e,t),i(e,x,t),Y(b,e,t),i(e,U,t),i(e,$,t),i(e,A,t),i(e,_,t),i(e,I,t),i(e,y,t),i(e,q,t),i(e,C,t),i(e,F,t),i(e,L,t),i(e,j,t),i(e,M,t),i(e,D,t),i(e,p,t),i(e,R,t),i(e,T,t),i(e,S,t),i(e,d,t),i(e,B,t),i(e,z,t),i(e,N,t),i(e,f,t),i(e,O,t),i(e,k,t),i(e,V,t),Y(w,e,t),i(e,J,t),Y(H,e,t),i(e,K,t),i(e,P,t),Q=!0},p(e,[t]){const ge={};t&2&&(ge.$$scope={dirty:t,ctx:e}),w.$set(ge)},i(e){Q||(Z(o.$$.fragment,e),Z(b.$$.fragment,e),Z(w.$$.fragment,e),Z(H.$$.fragment,e),Q=!0)},o(e){ee(o.$$.fragment,e),ee(b.$$.fragment,e),ee(w.$$.fragment,e),ee(H.$$.fragment,e),Q=!1},d(e){e&&(a(u),a(v),a(h),a(x),a(U),a($),a(A),a(_),a(I),a(y),a(q),a(C),a(F),a(L),a(j),a(M),a(D),a(p),a(R),a(T),a(S),a(d),a(B),a(z),a(N),a(f),a(O),a(k),a(V),a(J),a(K),a(P)),a(m),te(o,e),te(b,e),te(w,e),te(H,e)}}}const Pe='{"title":"Introducere în Gradio","local":"introduction-to-gradio","sections":[],"depth":1}';function Ee(G){return we(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Fe extends $e{constructor(m){super(),_e(this,m,Ee,He,xe,{})}}export{Fe as component}; | |
Xet Storage Details
- Size:
- 8.72 kB
- Xet hash:
- 8a5efbb41b4635cc568ea5112788be918579769523ba7e0b9347bf29bd11a987
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.