Gradio es una librería Python de código abierto que facilita la creación de interfaces interactivas basadas en la web para modelos de aprendizaje automático (ML). Una interfaz de usuario gráfica sobre los modelos de ML proporciona un mejor entendimiento de las entradas, restricciones y salidas por parte de audiencias no técnicas. Gradio ha ganado mucha acogida en el espacio de la IA generativa, ya que es una de las herramientas que hace que los modelos generativos sean tan accesibles como para experimentar con ellos. Normalmente, ponemos tecnologías en el anillo Probar cuando las hemos visto usadas en producción al menos una vez. El propósito y fortaleza de Gradio es la experimentación y la creación de prototipos, y la hemos utilizado con ese fin muchas veces. Recientemente, uno de nuestros equipos incluso la utilizó para ayudar a un cliente con demostraciones en vivo en grandes eventos. Estamos muy felices con las capacidades de Gradio para esos casos de uso y, por lo tanto, lo pasamos al anillo Probar.
Gradio es una biblioteca de código abierto de Python que permite la creación rápida y sencilla de interfaces interactivas basadas en web para modelos de aprendizaje automático. Una interfaz gráfica de usuario sobre modelos de aprendizaje automático permite a audiencias no técnicas una mejor comprensión de las entradas, restricciones y resultados. Gradio admite muchos tipos de entradas y salidas — desde texto e imágenes hasta voz — y se ha convertido en una herramienta de referencia para la creación rápida de prototipos y la evaluación de modelos. Gradio te permite alojar fácilmente tus demos en Hugging Face o ejecutarlas localmente y permitir que otros accedan a tu demo de forma remota mediante una URLXXXXX.gradio.app. Por ejemplo, el famoso experimento DALL-E mini utiliza Gradio y está alojado en Hugging Face Spaces. Nuestros equipos han estado utilizando con éxito esta biblioteca para experimentación y prototipado, por eso la incluimos en Assess.
