在ModelScope中用gradio调用模型,主要有以下步骤:

安装gradio库
在ModelScope的Dev Space或Notebook环境中使用pip安装gradio:

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pip install gradio
定义模型和接口
使用gradio定义模型输入/输出接口:

python
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from gradio import Interface

创建接口

iface = Interface(fn=模型函数,
inputs=["输入1名称", "输入2名称"],
outputs=["输出1名称"])
获取模型
从ModelScope获取你已经训练好的模型:

python
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from modelscope import load_model

model = load_model('模型ID')
定义模型函数
使用模型进行预测:

python
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def 模型函数(输入1, 输入2):

# 输入为接口定义的输入参数

# 模型预测
y = model.predict([输入1, 输入2])

# 返回接口定义的输出参数
return y

启动gradio服务
python
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iface.launch()
在ModelScope部署该服务
你可以将上述 Python 代码部署到 ModelScope 的Dev Space,并开启端口映射。
这样gradio服务就可以在外部访问到。

通过URL调用该服务
gradio会生成一个URL,你就可以通过该URL在网页或API中调用你的模型服务。

要在 ModelScope 中使用 Gradio 调用模型，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装 Gradio：首先，确保已经安装了 Gradio 库。您可以使用以下命令来安装 Gradio：

   pip install gradio
   

2. 导入所需的库：在 Python 代码中导入 Gradio 和 ModelScope 的相关库。

   import gradio as gr
   from modelscope import Models, pipeline, Tasks
   

3. 加载模型：使用 ModelScope 的 pipeline 函数加载所需的模型。

   model = pipeline(task=Tasks.YOUR_TASK, model='YOUR_MODEL', model_revision='YOUR_MODEL_REVISION')
   

   其中，YOUR_TASK 是您想执行的任务类型（例如文本生成、图像分类等），YOUR_MODEL 是所选模型的名称或标识符，YOUR_MODEL_REVISION 是模型的版本或修订号。

4. 创建输入和输出函数：定义输入和输出函数，以便 Gradio 可以与模型进行交互。

   def predict_text(input_text):
       output_text = model(input_text)
       return output_text
   

   在这个示例中，predict_text 是一个用于预测输出的函数，它接收输入文本并返回模型生成的输出文本。

5. 创建界面：使用 Gradio 创建用户界面，将输入函数和输出函数与用户界面绑定。

   input_textbox = gr.inputs.Textbox(label="输入文本")
   output_textbox = gr.outputs.Textbox(label="输出文本")
   interface = gr.Interface(fn=predict_text, inputs=input_textbox, outputs=output_textbox)
   

   在这个示例中，我们使用 Textbox 作为输入组件和输出组件。您可以根据需要选择其他组件，如 Dropdown、Checkbox 等。

6. 运行界面：最后，使用 interface.launch() 方法运行 Gradio 用户界面。

   interface.launch()
   

   运行代码后，Gradio 将启动一个 Web 服务器，并在默认端口（通常是8888）上提供用户界面。您可以在浏览器中访问该 URL，并使用输入框进行与模型的交互。

请注意，将以上所有步骤中的占位符（YOUR_TASK、YOUR_MODEL、YOUR_MODEL_REVISION）替换为实际的任务类型、模型名称和模型版本信息。

要使用Gradio调用模型，首先需要将模型封装成一个函数，该函数接收输入并返回模型的预测结果。然后，使用Gradio库创建一个用户界面，将输入字段、输出字段和模型函数结合起来。

下面是一个使用Gradio调用模型的示例代码：

import gradio as gr
import Modelscope

# 将模型封装成一个函数
def predict(text):
    # 加载模型
    model = Modelscope.load_model("path_to_model")
    # 进行预测
    prediction = model.predict(text)
    return prediction

# 创建Gradio用户界面
iface = gr.Interface(
    fn=predict, # 模型函数
    inputs="text", # 输入字段类型
    outputs="text" # 输出字段类型
)

# 启动Gradio界面
iface.launch()

在上面的示例代码中，predict函数是封装了模型的函数，它接收一个文本输入，并返回模型的预测结果。iface是一个Gradio接口对象，它使用predict函数作为模型函数，并指定输入和输出字段的类型。最后，使用iface.launch()启动Gradio界面。