Към всички skills

gradio

gradio-app · Разработка

Build Gradio web UIs and demos in Python. Use when creating, modifying, debugging, or answering questions about Gradio and its capabilties, components, event listeners, or layouts.

Оригинален текст · няма потвърден превод на български

Първо прочетете инструкцията.

Файлът се зарежда от посочения източник само по ваше действие. Можете да го прочетете тук, да го копирате или да го запазите като .md.

Оригинален SKILL.md
GitHub хранилище
Звезди на репото
42 885
Лиценз
Не е посочен. Проверете в репозитория.
Последна проверка на записа
Няма посочена дата

Добавете в своя инструмент.

Командата отваря избора на skills от репозитория. Прочетете файла и условията на автора преди изпълнение.

npx skills add gradio-app/gradio

Страницата копира текст. Не инсталира и не изпълнява нищо на устройството ви.

Откъс от SKILL.md

Началото на файла на автора, без превод.

Gradio

Gradio is a Python library for building interactive web UIs and ML demos. This skill covers the core API, patterns, and examples.

References

  • references/examples.md - Illustrative examples showcasing the core Gradio API.
  • references/api-signatures.md - API signatures of commonly used components.
  • references/event-listeners.md - API signatures of events supported by each component.

Guides

Detailed guides on specific topics (read these when relevant):

Core Patterns

Interface (high-level): wraps a function with input/output components.

import gradio as gr

def greet(name):
    return f"Hello {name}!"

gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text").launch()

Blocks (low-level): flexible layout with explicit event wiring.

import gradio as gr

with gr.Blocks() as demo:
    name = gr.Textbox(label="Name")
    output = gr.Textbox(label="Greeting")
    btn = gr.Button("Greet")
    btn.click(fn=lambda n: f"Hello {n}!", inputs=name, outputs=output)

demo.launch()

ChatInterface: high-level wrapper for chatbot UIs.

import gradio as gr

def respond(message, history):
    return f"You said: {message}"

gr.ChatInterface(fn=respond).launch()

Workflow: builds a visual, node-based pipeline from Hugging Face Spaces, models, datasets, and Python functions. gr.Workflow is a standalone app, so do not create it inside a gr.Blocks context.

Целият SKILL.md в GitHub