gradio
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 българскиПърво 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.
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/gradioСтраницата 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):
- Quickstart
- The Interface Class
- Blocks and Event Listeners
- Controlling Layout
- More Blocks Features
- Custom CSS and JS
- Streaming Outputs
- Streaming Inputs
- Sharing Your App
- Custom HTML Components
- Workflows
- Getting Started with the Python Client
- Getting Started with the JS Client
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.