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import{s as ve,a as ie,n as xe,o as we}from"../chunks/scheduler.893fe8c9.js";import{S as ye,i as qe,e as n,s,c as X,h as _e,a as o,d as a,b as l,f as H,g as Y,j as c,k as r,l as $e,m as i,n as Z,t as ee,o as te,p as ae}from"../chunks/index.2d09ebb4.js";import{C as Le,H as Me,E as Ce}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.f3ce5e15.js";import{C as ke}from"../chunks/CourseFloatingBanner.2900b001.js";function Te(re){let d,E,k,P,g,z,b,G,h,U,v,se="Dans ce chapitre, nous allons apprendre à construire des <strong>démos interactives</strong> pour vos modèles d’apprentissage automatique.",A,x,le="Pourquoi construire une démo ou une interface graphique pour votre modèle d’apprentissage automatique ? Les démos permettent :",F,w,ne="<li>aux <strong>développeurs en apprentissage automatique</strong> de présenter facilement leur travail à un large public, y compris des équipes non techniques ou des clients.</li> <li>aux <strong>chercheurs</strong> de reproduire plus facilement les modèles d’apprentissage automatique et leur comportement.</li> <li>aux <strong>testeurs qualité</strong> ou <strong>utilisateurs finaux</strong> d’identifier et de déboguer plus facilement les points de défaillance des modèles.</li> <li>aux <strong>utilisateurs divers</strong> de découvrir les biais algorithmiques des modèles.</li>",I,y,oe="Nous utiliserons la bibliothèque <em>Gradio</em> pour construire des démos pour nos modèles. <em>Gradio</em> vous permet de construire, de personnaliser et de partager des démos en ligne pour n’importe quel modèle d’apprentissage automatique. Et cela entièrement en Python.",S,q,ue="Voici quelques exemples de démos d’apprentissage automatique construites avec Gradio :",j,_,pe="<li>Un modèle de <strong>reconnaissance de croquis</strong> qui prend un croquis et produit des étiquettes de ce qu’il pense être dessiné :</li>",R,u,me,O,$,ce='<li>Un modèle extractif de <strong>réponse à une question</strong> qui prend en entrée un paragraphe de contexte et une requête et produit une réponse et un score de probabilité (nous avons discuté de ce type de modèle <a href="/course/fr/chapter7/7">au chapitre 7</a>) :</li>',B,p,de,N,L,fe="<li>Un modèle de <strong>suppression de l’arrière-plan</strong> qui prend une image et la restitue avec l’arrière-plan supprimé :</li>",D,m,ge,K,M,be="Ce chapitre est divisé en sections qui comprennent à la fois des <em>concepts</em> et des <em>applications</em>. Après avoir appris le concept dans chaque section, vous l’appliquerez pour construire un type particulier de démo, allant de la classification d’images à la reconnaissance vocale. À la fin de ce chapitre, vous serez en mesure de créer ces démos (et bien d’autres !) en quelques lignes de code Python seulement.",Q,f,he='<p>👀 Consultez <a href="https://huggingface.co/spaces" target="_blank">Hugging Face Spaces</a> pour voir de nombreux exemples récents de démos d’apprentissage automatique construites par la communauté !</p>',V,C,J,T,W;return g=new Le({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),b=new Me({props:{title:"Introduction à <i> Gradio </i>",local:"introduction-à-i-gradio-i",headingTag:"h1"}}),h=new ke({props:{chapter:9,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),C=new Ce({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/fr/chapter9/1.mdx"}}),{c(){d=n("meta"),E=s(),k=n("p"),P=s(),X(g.$$.fragment),z=s(),X(b.$$.fragment),G=s(),X(h.$$.fragment),U=s(),v=n("p"),v.innerHTML=se,A=s(),x=n("p"),x.textContent=le,F=s(),w=n("ul"),w.innerHTML=ne,I=s(),y=n("p"),y.innerHTML=oe,S=s(),q=n("p"),q.textContent=ue,j=s(),_=n("ul"),_.innerHTML=pe,R=s(),u=n("iframe"),O=s(),$=n("ul"),$.innerHTML=ce,B=s(),p=n("iframe"),N=s(),L=n("ul"),L.innerHTML=fe,D=s(),m=n("iframe"),K=s(),M=n("p"),M.innerHTML=be,Q=s(),f=n("blockquote"),f.innerHTML=he,V=s(),X(C.$$.fragment),J=s(),T=n("p"),this.h()},l(e){const t=_e("svelte-u9bgzb",document.head);d=o(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),E=l(e),k=o(e,"P",{}),H(k).forEach(a),P=l(e),Y(g.$$.fragment,e),z=l(e),Y(b.$$.fragment,e),G=l(e),Y(h.$$.fragment,e),U=l(e),v=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),c(v)!=="svelte-1ymjrm9"&&(v.innerHTML=se),A=l(e),x=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),c(x)!=="svelte-18kym10"&&(x.textContent=le),F=l(e),w=o(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),c(w)!=="svelte-kjevsl"&&(w.innerHTML=ne),I=l(e),y=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),c(y)!=="svelte-1x0nht1"&&(y.innerHTML=oe),S=l(e),q=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),c(q)!=="svelte-12dtp"&&(q.textContent=ue),j=l(e),_=o(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),c(_)!=="svelte-deckh8"&&(_.innerHTML=pe),R=l(e),u=o(e,"IFRAME",{src:!0,frameborder:!0,height:!0,title:!0,class:!0,allow:!0,sandbox:!0}),H(u).forEach(a),O=l(e),$=o(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),c($)!=="svelte-zwpz9w"&&($.innerHTML=ce),B=l(e),p=o(e,"IFRAME",{src:!0,frameborder:!0,height:!0,title:!0,class:!0,allow:!0,sandbox:!0}),H(p).forEach(a),N=l(e),L=o(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),c(L)!=="svelte-4sjycf"&&(L.innerHTML=fe),D=l(e),m=o(e,"IFRAME",{src:!0,frameborder:!0,height:!0,title:!0,class:!0,allow:!0,sandbox:!0}),H(m).forEach(a),K=l(e),M=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),c(M)!=="svelte-17nuyie"&&(M.innerHTML=be),Q=l(e),f=o(e,"BLOCKQUOTE",{class:!0,"data-svelte-h":!0}),c(f)!=="svelte-k3z3ha"&&(f.innerHTML=he),V=l(e),Y(C.$$.fragment,e),J=l(e),T=o(e,"P",{}),H(T).forEach(a),this.h()},h(){r(d,"name","hf:doc:metadata"),r(d,"content",He),ie(u.src,me="https://hf.space/gradioiframe/abidlabs/draw2/+")||r(u,"src",me),r(u,"frameborder","0"),r(u,"height","400"),r(u,"title","Gradio app"),r(u,"class","container p-0 flex-grow space-iframe"),r(u,"allow","accelerometer; 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