course/pr_1213/ro/chapter9/9.md

Quiz de final de capitol[[end-of-chapter-quiz]]

Să testăm ce ați învățat în acest capitol!

1. Pentru ce puteți folosi Gradio?

share=True în metoda launch, puteți genera un link de partajare pe care să îl trimiteți oricui.", correct: true }, { text: "Să depanați modelul vostru", explain: "Un avantaj al unui demo gradio este să puteți testa modelul cu date reale pe care le puteți schimba și să observați predicțiile modelului schimbându-se în timp real, ajutându-vă să depanați modelul.", correct: true }, { text: "Să antrenați modelul vostru", explain: "Gradio este conceput să fie folosit pentru inferența modelului, DUPĂ ce modelul este antrenat.", } ]} />

2. Gradio funcționează DOAR cu modele PyTorch

3. De unde puteți lansa un demo Gradio?

4. Gradio este construit în primul rând pentru modele NLP

5. Care dintre următoarele caracteristici sunt suportate de Gradio?

gr.Interface.load()", correct: true } ]} />

6. Care dintre următoarele sunt moduri valide de a încărca un model Hugging Face din Hub sau Spaces?

7. Selectați toți pașii necesari pentru adăugarea stării la interfața voastră Gradio

8. Care dintre următoarele sunt componente incluse în biblioteca Gradio?

9. Ce vă permite să faceți Gradio Blocks?

10. Puteți partaja un link public la un demo Blocks și puteți găzdui un demo Blocks pe Hugging Face spaces.