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https://xujinzh.github.io/2023/10/08/python-ml-apps-build-by-gradio/?
使用 Python 开发的深度学习模型想要提供给客户使用，往往需要先把代码打包成 docker 镜像，然后前后端代码，最后才能展示给客户。这一过程繁琐且给开发人员带来巨大的工作量。本篇介绍一种快速展示、部署和调试 Python 开发的深度学习模型的方法，那就是 gradio（一种 Python 包）。借助 Gradio，您可以围绕机器学习模型或数据科学工作流程快速创建漂亮的用户界面，并让人们通过拖
https://xujinzh.github.io/2023/10/08/python-ml-apps-build-by-gradio/?
使用 Python 开发的深度学习模型想要提供给客户使用，往往需要先把代码打包成 docker 镜像，然后前后端代码，最后才能展示给客户。这一过程繁琐且给开发人员带来巨大的工作量。本篇介绍一种快速展示、部署和调试 Python 开发的深度学习模型的方法，那就是 gradio（一种 Python 包）。借助 Gradio，您可以围绕机器学习模型或数据科学工作流程快速创建漂亮的用户界面，并让人们通过拖