Buckets:

rtrm's picture
|
download
raw
2.15 kB
# Gradio, проверка![[gradio-check]]
<CourseFloatingBanner
chapter={9}
classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>
На этом мы завершаем главу о создании классных демо на основе ML с помощью Gradio - надеемся, вам понравилось! Напомним, что в этой главе мы узнали:
- Как создавать демо Gradio с помощью высокоуровневого API `Interface` и как настраивать различные модальности ввода и вывода.
- Различные способы поделиться демо Gradio, с помощью временных ссылок и хостинга на [Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces).
- Как интегрировать демо Gradio с моделями и Spaces на Hugging Face Hub.
- Расширенные возможности, такие как хранение состояния в демо или обеспечение аутентификации.
- Как получить полный контроль над потоком данных и макетом демо с помощью Gradio Blocks.
Если вы хотите проверить свое понимание концепций, рассмотренных в этой главе, пройдите тест в следующем разделе!
## Что дальше?[[where-to-next]]
Если вы хотите узнать больше о Gradio, вы можете
- Взглянуть на [Demo](https://github.com/gradio-app/gradio/tree/main/demo) репозиторий, там довольно много примеров.
- Посмотреть страницу [Guides](https://gradio.app/guides/), где вы можете найти руководства о крутых и продвинутых функциях.
- Заглянуть на страницу [Docs](https://gradio.app/docs/), чтобы узнать детали.
<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ru/chapter9/8.mdx" />

Xet Storage Details

Size:
2.15 kB
·
Xet hash:
1e9ee691b9951d583acdfea34c9ae1c65dda8be10f5fb3f07861a67effd826d0

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.