Gradio.Net 开发指南 -- 快速入门

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快速入门

安装

创建新项目

安装 Gradio.Net

构建你的第一个演示

理解 Interface 类

快速入门

Gradio.Net (https://github.com/feiyun0112/Gradio.Net)是一个开源的 .NET 库，它是 Gradio 的 .NET 移植版本，允许你为机器学习模型、API 或任何 C# 函数快速构建演示或 Web 应用程序，无需任何 JavaScript、CSS 或 Web 开发经验！

只需几行 C# 代码，你就能创建属于自己的演示应用，让我们开始吧 💫

安装

前提条件：Gradio.Net 需要 .NET 8.0 或更高版本。

创建新项目

在终端或命令提示符中运行以下命令创建一个新的控制台应用程序：

dotnet new console -n MyGradioApp cd MyGradioApp

安装 Gradio.Net

通过 NuGet 安装 Gradio.Net 包：

dotnet add package Gradio.Net

构建你的第一个演示

你可以在任何支持 C# 的环境中运行 Gradio.Net，包括 Visual Studio、VS Code、Rider 或命令行。现在，让我们编写你的第一个 Gradio.Net 应用：

using Gradio.Net; string Greet(string name, double intensity) { return "你好，" + name + "!" + new string('!', (int)intensity - 1); } var demo = gr.Interface( fn: Greet, inputs: new object[] { "text", "slider" }, outputs: new[] { "text" } ); await demo.Launch();

我们使用gr来简化从Gradio.Net导入的代码引用。

现在，运行你的代码。如果你将 C# 代码写在名为Program.cs的文件中，可以直接在终端运行dotnet run命令。

在浏览器中打开 http://localhost:7860。

在左侧的文本框中输入你的名字，拖动滑块，然后点击提交按钮。你会在右侧看到一个友好的问候语。

理解Interface类

你会注意到，创建第一个演示时，我们实例化了一个gr.Interface类。Interface类旨在为接受一个或多个输入并返回一个或多个输出的机器学习模型创建演示界面。

Interface类包含三个核心参数：

• ‎fn：要包装到用户界面 (UI) 中的函数

• ‎inputs：用于输入的 Gradio.Net 组件，组件数量需与函数参数数量匹配

• ‎outputs：用于输出的 Gradio.Net 组件，组件数量需与函数返回值数量匹配

fn参数非常灵活——你可以传递任何想要包装到 UI 中的 C# 函数。上面的例子展示了一个相对简单的函数，但它可以是任何功能，从音乐生成器到税收计算器，再到预训练机器学习模型的预测函数。

inputs和outputs参数接受一个或多个 Gradio.Net 组件。Gradio.Net 包含超过 30 个内置组件（如gr.Textbox()、gr.Image()和gr.HTML()），这些组件专为机器学习应用程序设计。

对于inputs和outputs参数，你可以以字符串形式传入组件名称（如"textbox"），也可以传入类的实例（如gr.Textbox()）。

如果你的函数接受多个参数（如上例所示），只需将输入组件列表传递给inputs，每个输入组件按顺序对应函数的一个参数。若函数返回多个值，同样的规则也适用：将组件列表传递给outputs即可。这种灵活性使Interface类成为创建演示的强大工具。

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