与他人共享演示

既然你已经构建了一个演示，你可能会想与他人分享它。Gradio 演示可以通过两种方式共享：使用**临时共享链接**或**在 Spaces 上永久托管**。

我们将很快介绍这两种方法。但在分享你的演示之前，你可能需要将其完善一下💅。

完善你的 Gradio 演示：

要向演示添加额外内容，`Interface` 类支持一些可选参数

`title`：你可以为演示设置标题，它会出现在输入和输出组件的**上方**。
`description`：你可以为界面提供描述（文本、Markdown 或 HTML 格式），它会出现在输入和输出组件的上方和标题下方。
`article`：你还可以撰写一篇扩展文章（文本、Markdown 或 HTML 格式）来解释界面。如果提供，它会出现在输入和输出组件的**下方**。
`theme`：不喜欢默认颜色？将主题设置为 `default`、`huggingface`、`grass`、`peach` 中的一个。你还可以添加 `dark-` 前缀，例如 `dark-peach` 用于深色主题（或仅仅 `dark` 用于默认深色主题）。
`examples`：为了让你的演示**更容易使用**，你可以为函数提供一些示例输入。这些示例会出现在 UI 组件下方，可用于填充界面。这些示例应以嵌套列表的形式提供，其中外部列表包含样本，每个内部列表包含与每个输入组件对应的输入。
`live`：如果你想让你的演示“实时”，这意味着每当输入发生变化时你的模型都会重新运行，你可以设置 `live=True`。这适用于快速模型（我们将在本节末尾看到一个示例）。使用上述选项，我们得到了一个更完整的界面。运行下面的代码，你就可以与 Rick 和 Morty 聊天了。

title = "Ask Rick a Question"
description = """
The bot was trained to answer questions based on Rick and Morty dialogues. Ask Rick anything!
<img src="https://huggingface.co/spaces/course-demos/Rick_and_Morty_QA/resolve/main/rick.png" width=200px>
"""

article = "Check out [the original Rick and Morty Bot](https://huggingface.co/spaces/kingabzpro/Rick_and_Morty_Bot) that this demo is based off of."

gr.Interface(
    fn=predict,
    inputs="textbox",
    outputs="text",
    title=title,
    description=description,
    article=article,
    examples=[["What are you doing?"], ["Where should we time travel to?"]],
).launch()

使用以上选项，我们得到了一个更完整的界面。尝试下面的界面

通过临时链接分享你的演示

既然我们有了一个可用的机器学习模型演示，让我们学习如何轻松地分享我们界面的链接。通过在 `launch()` 方法中设置 `share=True`，可以轻松公开分享界面

gr.Interface(classify_image, "image", "label").launch(share=True)

这会生成一个公共的、可共享的链接，你可以发送给任何人！当你发送这个链接时，另一边的用户可以在他们的浏览器中试用这个模型，最长可达 72 小时。由于处理发生在你的设备上（只要你的设备保持开机！），你无需担心打包任何依赖项。如果你正在使用 Google Colab 笔记本，分享链接总是会自动创建。它通常看起来像这样：**XXXXX.gradio.app**。虽然链接是通过 Gradio 链接提供服务的，但我们只是你本地服务器的代理，不存储通过界面发送的任何数据。

然而，请记住，这些链接是公开可访问的，这意味着任何人都可以使用你的模型进行预测！因此，请确保不要通过你编写的函数暴露任何敏感信息，或允许在你的设备上发生任何关键更改。如果你设置 `share=False`（默认值），则只会创建一个本地链接。

在 Hugging Face Spaces 上托管你的演示

你可以将共享链接分享给同事，这很酷，但如何才能永久托管你的演示并让它在互联网上拥有自己的“空间”呢？

Hugging Face Spaces 提供了基础设施，可以**免费**在互联网上永久托管你的 Gradio 模型！Spaces 允许你创建并推送到一个（公共或私人）仓库，你的 Gradio 界面代码将存在于一个 `app.py` 文件中。阅读分步教程开始，或观看下面的示例视频。

✏️ 让我们应用它！

利用我们到目前为止所学到的知识，让我们创建本章第一节中看到的素描识别演示。让我们为界面添加一些自定义，并设置 `share=True` 以创建一个可以共享的公共链接。

我们可以从class_names.txt加载标签，并从pytorch_model.bin加载预训练的 pytorch 模型。通过链接下载这些文件，然后单击文件预览左上角的下载按钮。让我们看一下下面的代码，了解如何使用这些文件加载模型并创建 `predict()` 函数。

from pathlib import Path
import torch
import gradio as gr
from torch import nn

LABELS = Path("class_names.txt").read_text().splitlines()

model = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(1, 32, 3, padding="same"),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(2),
    nn.Conv2d(32, 64, 3, padding="same"),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(2),
    nn.Conv2d(64, 128, 3, padding="same"),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(2),
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(1152, 256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256, len(LABELS)),
)
state_dict = torch.load("pytorch_model.bin", map_location="cpu")
model.load_state_dict(state_dict, strict=False)
model.eval()


def predict(im):
    x = torch.tensor(im, dtype=torch.float32).unsqueeze(0).unsqueeze(0) / 255.0
    with torch.no_grad():
        out = model(x)
    probabilities = torch.nn.functional.softmax(out[0], dim=0)
    values, indices = torch.topk(probabilities, 5)
    return {LABELS[i]: v.item() for i, v in zip(indices, values)}

现在我们有了一个 `predict()` 函数。下一步是定义并启动我们的 gradio 界面

interface = gr.Interface(
    predict,
    inputs="sketchpad",
    outputs="label",
    theme="huggingface",
    title="Sketch Recognition",
    description="Who wants to play Pictionary? Draw a common object like a shovel or a laptop, and the algorithm will guess in real time!",
    article="<p style='text-align: center'>Sketch Recognition | Demo Model</p>",
    live=True,
)
interface.launch(share=True)

请注意 `Interface` 中的 `live=True` 参数，这意味着素描演示会实时预测每次在素描板上绘制的内容（无需提交按钮！）。

此外，我们还在 `launch()` 方法中设置了 `share=True` 参数。这将创建一个公共链接，你可以发送给任何人！当你发送此链接时，另一边的用户可以尝试素描识别模型。重申一下，你也可以将模型托管在 Hugging Face Spaces 上，这就是我们能够嵌入上述演示的方式。

接下来，我们将介绍 Gradio 如何与 Hugging Face 生态系统结合使用的其他方法！

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✏️ 让我们应用它！