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商品描述
本書是一本系統介紹Gradio框架及其人工智能應用的實踐指南。Gradio是一個開源的Python庫，致力於幫助開發者快速創建和分享機器學習應用。全書涵蓋了從基礎到高級的Gradio應用開發技巧，詳細介紹了如何將Gradio與各種AI任務結合，打造交互式AI應用。通過學習本書，讀者將掌握高效使用Gradio構建、優化和部署AI應用的方法，從而實現模型的展示與交互。
本書適合AI開發者、數據科學從業者、產品經理、產品設計師等各類讀者，無論讀者是想快速構建原型、展示AI模型，還是希望深入學習Gradio的高級特性，都能在本書中找到詳細的指導與實踐案例。
作者簡介
一個在IT領域摸爬滾打30多年的老程序員、軟件架構師、高級培訓講師、IT作家。熟悉AIGC、Java、Python、移動開發、 遊戲開發、數據庫開發與設計、軟件架構設計等多種IT技術。參與設計和開發北京市公交一卡通百億級大型項目、國家農產品追溯系統、金融系統微博等移動客戶端項目等。中國移動、中國聯通、南方航空、中石油、工商銀行、平安銀行和天津港務局等企事業單位IT領域授課專家。著有《看漫畫學Python》《漫畫Java》《你好！Python》《你好！Java》《AI時代程序員開發之道：ChatGPT讓程序員插上翅膀》《AI辦公新動能：DeepSeek智能應用實踐指南》等50多部計算機書籍。|
目錄大綱
前言
第一篇 基礎與應用場景
第1章 Gradio概述與應用場景
1.1 人工智能應用的交互需求
1.1.1 從Notebook到Web可視化的轉變
1.1.2 非工程師的可用性需求
1.1.3 快速原型的必要性
1.2 Gradio的起源與發展
1.2.1 Gradio團隊與Hugging Face的關系
1.2.2 Gradio的發展歷程與開源路線
1.3 Gradio能做什麼
1.3.1 快速部署模型界面
1.3.2 多模態輸入支持
1.3.3 作為API調試工具
1.4 Gradio與其他工具對比
1.4.1 與Streamlit的差異
1.4.2 與Flask/Dash的集成性比較
1.4.3 適用場景與選擇建議
1.5 本章小結
第2章 Gradio環境配置與第一個應用
2.1 安裝與設置
2.1.1 使用pip安裝Gradio
2.1.2 Visual Studio Code安裝與配置
2.2 創建第一個Gradio應用
2.2.1 編寫問候函數
2.2.2 使用Interface創建界面
2.2.3 啟動Web應用
2.2.4 運行效果預覽
2.3 組件綁定與數據流分析
2.3.1 輸入組件到函數的傳遞機制
2.3.2 輸出結果的自動綁定
2.3.3 示例：簡單加法器
2.3.4 日誌與調試方法
2.4 開發階段的運行配置與調試選項
2.4.1 設置本地服務器地址與端口
2.4.2 生成臨時共享鏈接
2.4.3 調試模式開啟
2.4.4 控制瀏覽器自動打開
2.5 本章小結
第二篇 核心組件與應用開發
第3章 Gradio核心組件詳解
3.1 輸入組件解析
3.1.1 文本與數字輸入組件
3.1.2 示例1：健康評估問卷
3.1.3 示例2：年齡計算器
3.1.4 示例3：客戶聯系表單
3.1.5 選擇類組件
3.1.6 示例4：用戶信息收集表單
3.1.7 示例5：用戶反饋表單
3.1.8 數值調節組件
3.1.9 示例6：調整商品價格
3.1.10 多媒體輸入組件
3.2 輸出組件解析
3.2.1 Label與Text輸出
3.2.2 Image組件
3.2.3 示例7：圖片上傳與處理
3.2.4 Gallery組件
3.2.5 示例8：動態展示圖片集
3.2.6 Plot組件
3.2.7 HTML與Markdown渲染
3.3 本章小結
第4章 文本與語言應用開發
4.1 文本分類與情感分析
4.1.1 使用Transformers快速接入BERT
4.1.2 示例1：使用DistilBERT進行文本情感分類
4.1.3 多標簽分類界面構建
4.1.4 Markdown渲染分類結果
4.2 文本生成與摘要
4.2.1 使用GPT-2接入文本生成
4.2.2 示例2：基於GPT-2的文本生成與Gradio界面實現
4.2.3 限制最大長度與溫度控制
4.2.4 示例3：GPT-2文本生成與Gradio界面控制
4.3 多語言翻譯應用
4.3.1 自動識別語言
4.3.2 多語種模型切換
4.4 本章小結
第5章 圖像處理應用開發
5.1 圖像分類界面構建
5.1.1 使用Pillow處理上傳圖像
5.1.2 示例1：圖像二值化處理
5.1.3 接入PyTorch/Keras模型
5.1.4 示例2：用PyTorch模型進行智能圖像分類
5.1.5 示例3：用Keras模型進行智能圖像分類
5.1.6 顯示標簽與置信度
5.2 圖像預處理與增強
5.2.1 圖像縮放與歸一化
5.2.2 數據增強選項
5.2.3 示例4：數據增強——圖像水平翻轉
5.2.4 示例5：數據增強——圖像垂直翻轉
5.2.5 示例6：數據增強——圖像裁剪
5.2.6 示例7：數據增強——圖片顏色調整
5.3 分類結果可視化
5.3.1 Top-k預測顯示
5.3.2 示例8：使用Top-k預測顯示多個可能的類別和置信度
5.3.3 使用matplotlib顯示概率條形圖
5.3.4 顯示Grad-CAM熱力圖
5.4 本章小結
第6章 音頻與多模態應用開發
6.1 語音識別應用
6.1.1 使用Audio組件錄制輸入
6.1.2 Whisper模型集成
6.1.3 語音輸入質量與容錯建議
6.2 文本轉語音應用
6.2.1 接入語音合成模型
6.2.2 示例1：使用gTTS結合Gradio創建文本轉語音應用
6.2.3 音頻格式與參數設置
6.3 多模態組合界面設計
6.3.1 圖+文輸入形式
6.3.2 圖像描述生成任務與BLIP模型
6.3.3 多輸出（文字+圖像+音頻）組合展示
6.3.4 多模態視頻輸入的處理方法
6.3.5 示例2：使用Gradio實現多模態視頻輸入與處理
6.4 本章小結
第三篇 高級功能與項目實戰
第7章 Gradio Blocks高級界面設計
7.1 Interface與Blocks的差異
7.1.1 Interface的工作方式與限制
7.1.2 Blocks的靈活性與優勢
7.2 Blocks構建的層次結構
7.2.1 根容器：Blocks
7.2.2 組件與容器的層次化結構
7.2.3 嵌套與模塊化
7.3 Blocks布局與結構
7.3.1 Row與Column的嵌套使用
7.3.2 Tab、Accordion與分區組織
7.4 Blocks項目案例
7.4.1 案例1：多功能圖像處理工具
7.4.2 案例2：多模型切換對比平臺
7.5 本章小結
第8章 事件綁定與狀態管理
8.1 Gradio的事件機制
8.1.1 事件的基本概念
8.1.2 事件類型
8.1.3 事件綁定語法
8.1.4 示例1：按鈕單擊事件
8.1.5 示例2：輸入變化事件
8.1.6 示例3：多個輸入組件的事件綁定
8.1.7 事件鏈式觸發
8.2 使用State管理上下文
8.2.1 創建會話狀態
8.2.2 聊天記錄的維護
8.3 本章小結
第9章 Gradio項目實戰：5個完整應用
9.1 項目1：圖像風格遷移應用
9.1.1 項目概覽
9.1.2 環境準備
9.1.3 加載模型
9.1.4 圖像預處理
9.1.5 特征提取
9.1.6 風格遷移算法
9.1.7 生成Gram矩陣
9.1.8 圖像反向處理
9.1.9 構建Gradio應用
9.2 項目2：多輪對話系統
9.2.1 項目概述
9.2.2 環境準備
9.2.3 加載模型
9.2.4 對話歷史管理
9.2.5 構建對話邏輯函數
9.2.6 Gradio界面構建
9.3 項目3：智能簡歷評分工具
9.3.1 項目概覽
9.3.2 環境準備
9.3.3 加載模型
9.3.4 簡歷評分模塊實現
9.3.5 優勢與建議模塊實現
9.3.6 交互界面設計
9.4 項目4：AI助手原型系統
9.4.1 項目概覽
9.4.2 環境準備
9.4.3 加載模型
9.4.4 構造對話與界面實現
9.5 項目5：數據科學交互平臺
9.5.1 項目概覽
9.5.2 環境準備
9.5.3 準備測試數據
9.5.4 數據上傳與預處理
9.5.5 圖表繪制與交互設計
9.6 本章小結
第四篇 部署與集成
第10章 Gradio應用的容器部署與鏡像分發
10.1 本地部署
10.1.1 本地服務器配置
10.1.2 認證訪問機制
10.1.3 配置內網IP地址供其他設備訪問
10.2 與前端集成
10.2.1 在網頁中嵌入Gradio應用
10.2.2 在前端框架中嵌入Gradio應用
10.3 Docker部署
10.3.1 Docker簡介
10.3.2 Docker環境搭建
10.3.3 創建Docker鏡像
10.3.4 推送鏡像到公共倉庫
10.4 本章小結
第11章 Hugging Face集成與Spaces發布實戰
11.1 Hugging Face Hub模型接入
11.1.1 使用from_pretrained()加載模型
11.1.2 示例1：在線加載BERT模型
11.1.3 示例2：從本地加載模型
11.1.4 使用pipeline()快速構建服務
11.1.5 示例3：使用pipeline()方法進行情感分析
11.1.6 示例4：使用pipeline()方法進行文本生成
11.2 Hugging Face Spaces應用創建與部署
11.2.1 創建與配置Space項目
11.2.2 構建和測試應用
11.3 Spaces運行狀態監測與日誌分析
11.3.1 查看應用運行狀態
11.3.2 獲取並分析日誌
11.4 集成Datasets和API
11.4.1 加載Hugging Face Datasets
11.4.2 使用IMDb數據集進行情感分析
11.4.3 使用Inference API與外部模型交互
11.4.4 示例5：使用Gradio創建情感分析界面及Inference API調用
11.5 本章小結
附錄A 資源推薦
A.1 Gradio API快查表
A.1.1 輸入組件
A.1.2 輸出組件
A.1.3 Gradio的接口方法
A.2 常見錯誤排查與調試技巧
A.2.1 Gradio應用無法啟動
A.2.2 界面組件未正確顯示或無法響應
A.2.3 上傳文件時，文件類型不匹配或無法上傳
A.2.4 調試時函數的輸入輸出不符合預期
A.2.5 無法連接遠程服務器
A.2.6 調試Gradio多模態應用時的問題
A.3 推薦預訓練模型
A.4 推薦公開數據集
A.5 學習資源與社區生態推薦
A.5.1 官方文檔與教程
A.5.2 Hugging Face文檔與教程
A.5.3 開源社區與論壇
A.5.4 Hugging Face論壇
