盘点 三款高可用的机器学习模型 web页面化的工具

Posted 2023-01-19 悟乙己

笔者只是抛砖引玉，把三款看到的在本篇简单的介绍。
如果有其他更好的欢迎留言推荐，后续笔者会对这三款做一一的学习。

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文章目录

• 1 streamlit
• 2 Gradio
• 3 codepen
• 4 Gradio vs Streamlit vs Dash vs Flask几款的对比

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1 streamlit

笔者之前写过该专题：

python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit介绍（一）
python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 重要组件介绍（二）
python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 展示组件（三）
python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit lay-out布局（四）
python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 缓存（五）
python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 数据探索案例（六）
streamlit + opencv/YOLOv3 快速构建自己的图像目标检测demo网页（七）

github代码链接：mattzheng/streamlit_demo

自行构建工具的流程：部署 Flask app，写 html、CSS 和 javascript，尝试对从 notebook 到样式表的所有一些进行版本控制。

写此类工具感觉就像训练神经网络或者在 Jupyter 中执行点对点分析（ad-hoc analysis）！同时，我们还想保留强大 app 框架的灵活性。我们想创造出令工程师骄傲的好工具。

一些样例

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2 Gradio

Gradio is the fastest way to demo your machine learning model with a friendly web interface so that anyone can use it, anywhere!

灵感来自最近开放的魔搭社区的创空间

官网是：https://gradio.app/

几个好处：

• Gradio可以用pip安装。创建Gradio接口只需要在项目中添加几行代码。您可以从各种接口类型中选择为您的函数提供接口。
• Gradio可以嵌入Python笔记本中，也可以作为网页呈现。Gradio接口可以自动生成一个公共链接，您可以与同事共享，让他们从自己的设备远程与您计算机上的模型进行交互。
• 接口长期在线，旦你创建了一个接口，你可以永久地托管它在 Hugging Face.Hugging Face空间将把界面托管在其服务器上，并为你提供一个可以分享的链接。

这是一个可以共享的小程序，只需在launch函数里面设置参数share=True，就会得到一个神奇的public 网址，格式为https://xxxx.gradio.app （https 协议，安全靠谱）。

这个网址你可以愉快的分享给你的伙伴了，可以在电脑或者手机打开，比如分享到微信里，就是一个活脱脱的小程序。

参考文章：
Gradio: 让机器学习算法秒变小程序
Gradio：轻松实现AI算法可视化部署

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3 codepen

CodePen是构建、测试和发现前端代码的最佳场所。
CodePen是一个面向前端设计人员和开发人员的社交开发环境。构建和部署一个网站，展示你的工作，构建测试用例来学习和调试，并找到灵感。
笔者是在参加今年的google大会【到此一游︱2022 Google 开发者大会】 mediaPipe 模块用这款进行现场demo：

官网：https://codepen.io/features/

tensorflow官网也上传了一部分mediapipe的demo：

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4 Gradio vs Streamlit vs Dash vs Flask几款的对比

参考：Gradio vs Streamlit vs Dash vs Flask
一图表示以上四款的明显异同点：

Gradio：Gradio 是专门为机器学习模型构建的。因此，如果您想专门为您构建的机器学习模型创建一个 Web UI，Gradio 的简单语法和设置是您的不二之选。
Streamlit：如果您想快速启动和运行仪表板，并且可以灵活地添加大量组件和控件，则 Streamlit 非常有用。此外，Streamlit 允许您比 Dash 或 Flask 更快地构建 Web UI 或仪表板。
Dash：如果你想成为大公司的生产就绪仪表板，请选择 Dash，因为它主要是为企业公司量身定制的。
Flask：如果您了解 Python/HTML/CSS 编程并且想要完全从头开始构建自己的解决方案，请选择 Flask。