gradio 使ってみた（１）
gradio の調査（１）
調査した趣旨
Twitter 終了説の時に流れてきたツイートで、
Streamlit VS gradio
というツイートがありました。
Streamlit は
- デザイン、シンプルでイケてる
- 初学者にも優しい
- ほしい機能は一通りある（気がする）
- とにかく簡単なのでサクッとアプリ作成できる
など、メリットがあります。
しかし、データのアップロード制限（50 MB）という、
機械学習に向いていそうで大容量データが扱えないというデメリットが大きいと感じました。
画像系の処理はたまに処理が遅く感じることもあります。
そこで、Streamlit に対抗できるか、gradio？！を調べていきます。
gradio 企画、第一弾
まずは使ってみる、をやります。
第二弾は、画像処理系のアプリを作成予定です。
Streamlit との戦いをお披露目したいと思います。
About gradio
公式ページからまとめました。僕なりに日本語バージョン作りました。
- 躊躇するな、使おう
- シェアしよう、簡単だ
- Hugging Face Spaces でリンクを共有できるゾ
上記の 3 つを実際に体験します。
お手元に Google Colab のご準備を。
これが本当の Quick Strart
Hello World レシピ（公式サイト Getting Started より）
手順
-
Google Colab の Notebook を準備
-
gradio をインストール
!pip install gradio
- Python コードをコピペ
# demo
import gradio as gr
def greet(name):
return "Hello " + name + "!"
demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
demo.launch()
- セル実行
完成イメージはこちら。
Google Colab で完結したものを体感せよ。
localhost へのアクセスで、より web アプリ感を体感せよ。
手順
- 躊躇するな、使おう で用意したコードを変更
# 変更点はこれだけ
demo.launch(share=True)
# demo
import gradio as gr
def greet(name):
return "Hello " + name + "!"
demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
# share=True と指定すると 72 時間リンクをシェアできる
demo.launch(share=True)
- セル実行
完成イメージはこちら。
Google Colab で完結したものを体感せよ。
先ほどと違うのは、localhost ではなくなったことを体感せよ。
Google Colab のリンクをクリックして、共有せよ。
なお、僕にはこの実験を手伝ってくれるお友達がいないので、多分共有できているはず、という体で進めます。
手順
- Hugging Face 画面上の Space ＞ Create New Space をクリック
- Space 作成
今回はデモなので、かしこまった設定はなしで進めます。
こんな感じに設定しました。
- Hugging Face にコードを push
Google Colab で作成したコードを .py としてダウンロードして、Hugging Face の手順に沿って
以下のコマンドを実行しました。
重要なスクショ（エビデンス）をキャプチャ撮るのを忘れたので、この手順で再現できるかを試していただけると幸いです。
git init
git add .
git commit -m "first commit"
git push
初回はユーザー名とパスワードを入力します。
pip install gradio
は、requirements.txt を作成しました。
また以下のコードはビルドエラーが出るため、変更しました。
# 変更前 share=True を削除
demo.launch(share=True)
# 変更後
demo.launch()
使ったコードもこちらに添付します。
このままコピーすれば、デプロイ一発でいけるかと思います。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""sample_gradio.ipynb
Automatically generated by Colaboratory.
Original file is located at
https://colab.research.google.com/drive/12UbmNo8dhYLpIZzAySjm8tcPXlyp8Z0M
"""
# demo
import gradio as gr
def greet(name):
return "Hello " + name + "!"
demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
demo.launch()
- Hugging Face のページでデプロイを確認
こちらでみなさま、アプリ使えますでしょうか？
僕の 私用 PC と 社用 PC で確認したところ、うまく使用できました！
念のため、スクショを添付します。
そして、エラーなく正常に動作したコードはこちらで確認できると思います。
さいごに
がっつり画像処理アプリを作成したかったのですが、平日にできる限界というものがありました。
第一弾は、「まずは使ってみよう」。
第二弾は、「画像処理アプリ」を Streamlit と gradio で作成して比較しようと思います。
その過程で、web スクレイピングなども紹介できればと思います！！
参考
おまけ
- gradio のデモページをこちらに添付します。
Streamlit VS gradio は続く。。。
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