Buckets:
| import{s as xe,f as ae,o as $e,n as be}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as _e,i as ve,g as n,s,r as W,A as ye,h as m,f as a,c as i,j as G,u as X,x as d,k as r,y as Ce,a as l,v as Y,d as Z,t as ee,w as te,m as we,n as he}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{T as Le}from"../chunks/Tip.363c041f.js";import{C as Me}from"../chunks/CourseFloatingBanner.9ff4c771.js";import{H as Te,E as ke}from"../chunks/getInferenceSnippets.ebf8be91.js";function He(q){let p,u,h="Hugging Face Spaces",w;return{c(){p=we("👀 Проверьте "),u=n("a"),u.textContent=h,w=we(" чтобы увидеть множество свежих примеров демо машинного обучения, созданных сообществом специалистов по машинному обучению!"),this.h()},l(o){p=he(o,"👀 Проверьте "),u=m(o,"A",{href:!0,target:!0,"data-svelte-h":!0}),d(u)!=="svelte-z9a0gx"&&(u.textContent=h),w=he(o," чтобы увидеть множество свежих примеров демо машинного обучения, созданных сообществом специалистов по машинному обучению!"),this.h()},h(){r(u,"href","https://huggingface.co/spaces"),r(u,"target","_blank")},m(o,x){l(o,p,x),l(o,u,x),l(o,w,x)},p:be,d(o){o&&(a(p),a(u),a(w))}}}function Pe(q){let p,u,h,w,o,x,b,z,_,le="В этой главе мы узнаем о том, как создавать <strong>интерактивные демонстрации</strong> для моделей машинного обучения.",j,v,re="Зачем вообще создавать демо или графический интерфейс для модели машинного обучения? Демо позволяют:",A,y,se="<li><strong>Разработчикам машинного обучения</strong> легко представить свою работу широкой аудитории, включая нетехнические команды или клиентов</li> <li><strong>Исследователям</strong> легче воспроизводить модели машинного обучения и их поведение</li> <li><strong>Тестировщики качества</strong> или <strong>конечные пользователи</strong>, смогут легче выявлять и отлаживать точки отказа в моделях</li> <li><strong>Различные пользователи</strong> смогут обнаружить алгоритмические ошибки в моделях</li>",F,C,ie="Мы будем использовать библиотеку Gradio для создания демо для наших моделей. Gradio позволяет создавать, настраивать и распространять веб-демо для любой модели машинного обучения, полностью на языке Python.",U,L,oe="Вот несколько примеров демо машинного обучения, созданных с помощью Gradio:",R,M,ne="<li>Модель <strong>распознавания эскизов (sketch recognition)</strong>, которая принимает эскиз и выводит метки того, что, по ее мнению, нарисовано:</li>",S,c,me,I,T,pe='<li>Экстрактивная модель <strong>ответа на вопрос</strong>, которая принимает контекстный параграф и задание и выдает ответ и оценку вероятности (мы обсуждали этот тип модели <a href="../chapter7/7">в главе 7</a>):</li>',B,f,ue,N,k,ce="<li>Модель <strong>удаления фона</strong>, которая принимает изображение и возвращает его с удаленным фоном:</li>",O,g,fe,D,H,ge="Эта глава разбита на разделы, включающие как <em>концепции</em>, так и <em>приложения</em>. После изучения концепций в каждом разделе вы будете применять их для создания демо определенного типа, начиная от классификации изображений и заканчивая распознаванием речи. К тому времени, как вы закончите эту главу, вы сможете создавать эти демо (и многие другие!) всего в несколько строк кода на Python.",J,$,K,P,Q,E,V;return o=new Te({props:{title:"Введение в Gradio",local:"introduction-to-gradio",headingTag:"h1"}}),b=new Me({props:{chapter:9,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),$=new Le({props:{$$slots:{default:[He]},$$scope:{ctx:q}}}),P=new ke({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ru/chapter9/1.mdx"}}),{c(){p=n("meta"),u=s(),h=n("p"),w=s(),W(o.$$.fragment),x=s(),W(b.$$.fragment),z=s(),_=n("p"),_.innerHTML=le,j=s(),v=n("p"),v.textContent=re,A=s(),y=n("ul"),y.innerHTML=se,F=s(),C=n("p"),C.textContent=ie,U=s(),L=n("p"),L.textContent=oe,R=s(),M=n("ul"),M.innerHTML=ne,S=s(),c=n("iframe"),I=s(),T=n("ul"),T.innerHTML=pe,B=s(),f=n("iframe"),N=s(),k=n("ul"),k.innerHTML=ce,O=s(),g=n("iframe"),D=s(),H=n("p"),H.innerHTML=ge,J=s(),W($.$$.fragment),K=s(),W(P.$$.fragment),Q=s(),E=n("p"),this.h()},l(e){const t=ye("svelte-u9bgzb",document.head);p=m(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),u=i(e),h=m(e,"P",{}),G(h).forEach(a),w=i(e),X(o.$$.fragment,e),x=i(e),X(b.$$.fragment,e),z=i(e),_=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(_)!=="svelte-dlvceq"&&(_.innerHTML=le),j=i(e),v=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(v)!=="svelte-jojcfz"&&(v.textContent=re),A=i(e),y=m(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),d(y)!=="svelte-1wmhr7x"&&(y.innerHTML=se),F=i(e),C=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(C)!=="svelte-1mgt621"&&(C.textContent=ie),U=i(e),L=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(L)!=="svelte-1lqjtsx"&&(L.textContent=oe),R=i(e),M=m(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),d(M)!=="svelte-1x5fyqj"&&(M.innerHTML=ne),S=i(e),c=m(e,"IFRAME",{src:!0,frameborder:!0,height:!0,title:!0,class:!0,allow:!0,sandbox:!0}),G(c).forEach(a),I=i(e),T=m(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),d(T)!=="svelte-1p2scvj"&&(T.innerHTML=pe),B=i(e),f=m(e,"IFRAME",{src:!0,frameborder:!0,height:!0,title:!0,class:!0,allow:!0,sandbox:!0}),G(f).forEach(a),N=i(e),k=m(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),d(k)!=="svelte-16e1ywq"&&(k.innerHTML=ce),O=i(e),g=m(e,"IFRAME",{src:!0,frameborder:!0,height:!0,title:!0,class:!0,allow:!0,sandbox:!0}),G(g).forEach(a),D=i(e),H=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(H)!=="svelte-uqmwgd"&&(H.innerHTML=ge),J=i(e),X($.$$.fragment,e),K=i(e),X(P.$$.fragment,e),Q=i(e),E=m(e,"P",{}),G(E).forEach(a),this.h()},h(){r(p,"name","hf:doc:metadata"),r(p,"content",Ee),ae(c.src,me="https://course-demos-draw2.hf.space")||r(c,"src",me),r(c,"frameborder","0"),r(c,"height","450"),r(c,"title","Gradio app"),r(c,"class","container p-0 flex-grow space-iframe"),r(c,"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(c,"sandbox","allow-forms allow-modals allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox allow-same-origin allow-scripts allow-downloads"),ae(f.src,ue="https://course-demos-question-answering-simple.hf.space")||r(f,"src",ue),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"),ae(g.src,fe="https://course-demos-remove-bg-original.hf.space")||r(g,"src",fe),r(g,"frameborder","0"),r(g,"height","640"),r(g,"title","Gradio app"),r(g,"class","container p-0 flex-grow space-iframe"),r(g,"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(g,"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,p),l(e,u,t),l(e,h,t),l(e,w,t),Y(o,e,t),l(e,x,t),Y(b,e,t),l(e,z,t),l(e,_,t),l(e,j,t),l(e,v,t),l(e,A,t),l(e,y,t),l(e,F,t),l(e,C,t),l(e,U,t),l(e,L,t),l(e,R,t),l(e,M,t),l(e,S,t),l(e,c,t),l(e,I,t),l(e,T,t),l(e,B,t),l(e,f,t),l(e,N,t),l(e,k,t),l(e,O,t),l(e,g,t),l(e,D,t),l(e,H,t),l(e,J,t),Y($,e,t),l(e,K,t),Y(P,e,t),l(e,Q,t),l(e,E,t),V=!0},p(e,[t]){const de={};t&2&&(de.$$scope={dirty:t,ctx:e}),$.$set(de)},i(e){V||(Z(o.$$.fragment,e),Z(b.$$.fragment,e),Z($.$$.fragment,e),Z(P.$$.fragment,e),V=!0)},o(e){ee(o.$$.fragment,e),ee(b.$$.fragment,e),ee($.$$.fragment,e),ee(P.$$.fragment,e),V=!1},d(e){e&&(a(u),a(h),a(w),a(x),a(z),a(_),a(j),a(v),a(A),a(y),a(F),a(C),a(U),a(L),a(R),a(M),a(S),a(c),a(I),a(T),a(B),a(f),a(N),a(k),a(O),a(g),a(D),a(H),a(J),a(K),a(Q),a(E)),a(p),te(o,e),te(b,e),te($,e),te(P,e)}}}const Ee='{"title":"Введение в Gradio","local":"introduction-to-gradio","sections":[],"depth":1}';function Ge(q){return $e(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Ue extends _e{constructor(p){super(),ve(this,p,Ge,Pe,xe,{})}}export{Ue as component}; | |
Xet Storage Details
- Size:
- 10.1 kB
- Xet hash:
- d03b2365f5d5b4daeab89e9407db20170c541670dbe12a99f7f402869c1018c7
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.