在 Gradio Space 中处理依赖项

默认依赖项

默认的 Gradio Space 环境预装了几个依赖项

• huggingface_hub 客户端库允许您使用 Python 在模型中心上管理您的代码仓库和文件，并在您的 Space 中以编程方式访问 Inference API。如果您选择使用 Inference API 在您的应用中实例化模型，您可以从内置的加速优化中受益。这个选项还会消耗更少的计算资源，这对于环境来说总是一件好事！🌎

  请参阅此页面了解更多关于如何以编程方式访问 Inference API 的信息。

• requests 对于在您的应用中调用第三方 API 很有用。

• datasets 允许您在应用中获取或显示模型中心上的任何数据集。

• gradio。您可以选择在 README.md 文件中使用 sdk_version 来指定一个特定版本。

• 常见的 Debian 软件包，例如 ffmpeg、cmake、libsm6 等等。

添加您自己的依赖项

如果您需要其他 Python 包来运行您的应用程序，请将它们添加到仓库根目录下的 requirements.txt 文件中。Spaces 运行时引擎将即时创建一个自定义环境。您还可以添加一个 pre-requirements.txt 文件，用于描述在安装主要依赖项之前安装的依赖项。如果您需要更新 pip 本身，这可能会很有用。

也支持 Debian 依赖项。在您的仓库根目录下添加一个 packages.txt 文件，并在其中列出您的所有依赖项。每个依赖项应独占一行，每一行都将被 apt-get install 读取并安装。

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