当前位置: 首页 > news >正文

Gradio全解11——使用transformers.agents构建Gradio UI(6)

大模型WebUI:Gradio全解11——使用transformers.agents构建Gradio UI(6)

  • 前言
  • 本篇摘要
  • 11. 使用transformers.agents构建Gradio UI
    • 11.6 通过agents构建Gradio UI
      • 11.6.1 ChatMessage数据类
        • 1. 数据结构
        • 2. 例程
      • 11.6.2 构建Gradio UI示例
        • 1. 代码及运行
        • 2. 代码解读
    • 参考文献

前言

本系列文章主要介绍WEB界面工具Gradio。Gradio是Hugging Face发布的简易WebUI开发框架,它基于FastAPI和svelte,可以使用机器学习模型、python函数或API开发多功能界面,并可部署人工智能模型,是当前热门的非常易于展示机器学习大语言模型LLM及扩散模型DM的WebUI框架。
本系列文章分为五部分:Gradio介绍、HuggingFace资源与工具库、Gradio基础功能实战、Gradio与大模型融合实战和Gradio高级功能实战。第一部分Gradio介绍,包括三章内容:第一章先介绍Gradio的概念,包括详细技术架构、历史、应用场景、与其他框架Gradio/NiceGui/StreamLit/Dash/PyWebIO的区别,然后详细介绍了Gradio的安装与运行,安装包括Linux/Win/Mac三类系统安装,运行包括普通方式和热重载方式;第二章介绍Gradio的4种部署方式,包括本地部署launch()、huggingface托管、FastAPI挂载和Gradio-Lite浏览器集成;第三章介绍Gradio的三种Client,包括python客户端、javascript客户端和curl客户端,方便读者对Gradio整体把握。第二部分介绍著名网站Hugging Face的各类资源和工具库,因为Gradio演示中经常用到Hugging Face的models及某些场景需要部署在spaces,包括两章内容:第四章详解三类资源models/datasets/spaces的使用,第五章实战六类工具库transformers/diffusers/datasets/PEFT/accelerate/optimum实战。第三部分是Gradio基础功能实战,进入本系列文章的核心,包括四章内容:第六章讲解Gradio库的模块架构和环境变量,第七章讲解Gradio高级抽象界面类Interface,第八章讲解Gradio底层区块类Blocks,第九章讲解补充特性Additional Features。第四部分是Gradio与大模型融合的实战,包括三章内容:第十章讲解融合大模型的多模态聊天机器人组件Chatbot,第十一章讲解使用Agents和Tools智能代理工具构建UI,第十二章讲述将Gradio用于LLM Agents的Gradio Tools。第五部分详解Gradio高级功能,包括三章内容:第十三章讲述Discord Bot/Slack Bot/Website Widget部署,第十四章讲述数据科学与绘图Data Science And Plots,第十五章讲述数据流Streaming。
本系列文章讲解细致,涵盖Gradio大部分组件和功能,代码均可运行并附有大量运行截图,方便读者理解并应用到开发中,Gradio一定会成为每个技术人员实现各种奇思妙想的最称手工具。

本系列文章目录如下:

  1. 《Gradio全解1——Gradio简介》
  2. 《Gradio全解1——Gradio的安装与运行》
  3. 《Gradio全解2——Gradio的3+1种部署方式实践》
  4. 《Gradio全解2——浏览器集成Gradio-Lite》
  5. 《Gradio全解3——Gradio Client:python客户端》
  6. 《Gradio全解3——Gradio Client:javascript客户端》
  7. 《Gradio全解3——Gradio Client:curl客户端》
  8. 《Gradio全解4——剖析Hugging Face:详解三类资源models/datasets/spaces》
  9. 《Gradio全解5——剖析Hugging Face:实战六类工具库transformers/diffusers/datasets/PEFT/accelerate/optimum》
  10. 《Gradio全解6——Gradio库的模块架构和环境变量》
  11. 《Gradio全解7——Interface:高级抽象界面类(上)》
  12. 《Gradio全解7——Interface:高级抽象界面类(下)》
  13. 《Gradio全解8——Blocks:底层区块类(上)》
  14. 《Gradio全解8——Blocks:底层区块类(下)》
  15. 《Gradio全解9——Additional Features:补充特性(上)》
  16. 《Gradio全解9——Additional Features:补充特性(下)》
  17. 《Gradio全解10——Chatbot:融合大模型的多模态聊天机器人(1)》
  18. 《Gradio全解10——Chatbot:融合大模型的多模态聊天机器人(2)》
  19. 《Gradio全解10——Chatbot:融合大模型的多模态聊天机器人(3)》
  20. 《Gradio全解10——Chatbot:融合大模型的多模态聊天机器人(4)》
  21. 《Gradio全解10——Chatbot:融合大模型的多模态聊天机器人(5)》
  22. 《Gradio全解11——使用Agents和Tools智能代理工具构建UI(1)》
  23. 《Gradio全解11——使用Agents和Tools智能代理工具构建UI(2)》
  24. 《Gradio全解11——使用Agents和Tools智能代理工具构建UI(3)》
  25. 《Gra

相关文章:

Gradio全解11——使用transformers.agents构建Gradio UI(6)

大模型WebUI:Gradio全解11——使用transformers.agents构建Gradio UI(6) 前言本篇摘要11. 使用transformers.agents构建Gradio UI11.6 通过agents构建Gradio UI11.6.1 ChatMessage数据类1. 数据结构2. 例程11.6.2 构建Gradio UI示例1. 代码及运行2. 代码解读参考文献前言 本…...

自定义实现简版状态机

状态机(State Machine)是一种用于描述系统行为的数学模型,广泛应用于计算机科学、工程和自动化等领域。它通过定义系统的状态、事件和转移来模拟系统的动态行为。 基本概念 状态(State):系统在某一时刻的特…...

算法常见八股问题整理

1.极大似然估计和交叉熵有什么关系 在分类问题中,当我们使用softmax函数作为输出层时,最大化对数似然函数实际上等价于最小化交叉熵损失函数。具体来说,在多分类情况下,最大化该样本的对数似然等价于最小化该样本的交叉熵损失。 交…...

关于GeoPandas库

geopandas buildings gpd.read_file(shapefile_path) GeoDataFrame 对象有一个属性叫做 sindex 空间索引通常是基于 R-树 或其变体构建的,这些数据结构专为空间查询优化,可以显著提高查询效率,尤其是在处理大型数据集时。 buildings_sin…...

【漫话机器学习系列】103.学习曲线(Learning Curve)

学习曲线(Learning Curve)详解 1. 什么是学习曲线? 学习曲线(Learning Curve)是机器学习和深度学习领域中用于评估模型性能随训练过程变化的图示。它通常用于分析模型的学习能力、是否存在过拟合或欠拟合等问题。 从…...

电商运营中私域流量的转化与变现:以开源AI智能名片2+1链动模式S2B2C商城小程序为例

摘要 电商运营的核心目标在于高效地将产品推向市场,实现私域流量的转化和变现。本文以“罗辑思维”的电商实践为背景,探讨了私域流量变现的重要性,并深入分析了开源AI智能名片21链动模式S2B2C商城小程序在电商运营中的应用与价值。通过该模式…...

Python常见面试题的详解19

1. 如何使用Django 中间件 Django 中间件宛如一个灵活且强大的插件系统,它为开发者提供了在请求处理流程的不同关键节点插入自定义代码的能力。这些节点包括请求抵达视图之前、视图完成处理之后以及响应即将返回给客户端之前。借助中间件,我们可以实现诸…...

Python 数据类型转换

目录 整数(int)与浮点数(float)之间的转换 (1)int():将浮点数或字符串转换为整数 (2)float():将整数或字符串转换为浮点数 字符串(str&#xf…...

进程概念、PCB及进程查看

文章目录 一.进程的概念进程控制块(PCB) 二.进程查看通过指令查看进程通过proc目录查看进程的cwd和exe获取进程pid和ppid通过fork()创建子进程 一.进程的概念 进程是一个运行起来的程序,而程序是存放在磁盘的,cpu要想执行程序的指…...

PyEcharts 数据可视化:从入门到实战

一、PyEcharts 简介 PyEcharts 是基于百度开源可视化库 ECharts 的 Python 数据可视化工具,支持生成交互式的 HTML 格式图表。相较于 Matplotlib 等静态图表库,PyEcharts 具有以下优势: 丰富的图表类型(30)动态交互功…...

RT-Thread+STM32L475VET6——ADC采集电压

文章目录 前言一、板载资源二、具体步骤1.打开CubeMX进行配置1.1 使用外部高速时钟,并修改时钟树1.2 打开ADC1的通道3,并配置为连续采集模式(ADC根据自己需求调整)1.3 打开串口1.4 生成工程 2. 配置ADC2.1 打开ADC驱动2.2 声明ADC2.3 剪切stm…...

easyexcel 2.2.6版本导出excel模板时,标题带下拉框及其下拉值过多不显示问题

需求背景&#xff1a;有一个需求要做下拉框的值有100多条&#xff0c;同时这个excel是一个多sheet的导入模板 直接用easyexcel 导出&#xff0c;会出现下拉框的值过多&#xff0c;导致生成出来的excel模板无法正常展示下拉功能 使用的easyexcel版本&#xff1a;<depende…...

树(数据结构·)

树&#xff08;数据结构篇&#xff09; 里面没有结点时&#xff0c;称之为空树 树型结构是一对多的形式 ​ ​ ​ ​ ​ ​ 深度优先遍历&#xff1a; 所谓的DFS&#xff0c;也就是说每次都尝试向更深的节点走&#xff0c;也就是一条路走到黑 当一条路走完&#xff0c;走到…...

XUnity.AutoTranslator-deepseek——调用腾讯的DeepSeek V3 API,实现Unity游戏中日文文本的自动翻译

XUnity.AutoTranslator-deepseek 本项目通过调用腾讯的DeepSeek V3 API&#xff0c;实现Unity游戏中日文文本的自动翻译。 准备工作 1. 获取API密钥 访问腾讯云API控制台申请DeepSeek的API密钥&#xff08;限时免费&#xff09;。也可以使用其他平台提供的DeepSeek API。 …...

谈谈 ES 6.8 到 7.10 的功能变迁(1)- 性能优化篇

前言 ES 7.10 可能是现在比较常见的 ES 版本。但是对于一些相迭代比较慢的早期业务系统来说&#xff0c;ES 6.8 是一个名副其实的“钉子户”。 借着工作内升级调研的任务东风&#xff0c;我整理从 ES 6.8 到 ES 7.10 ELastic 重点列出的新增功能和优化内容。将分为 6 个篇幅给…...

[250222] Kimi Latest 模型发布:尝鲜最新特性与追求稳定性的平衡 | SQLPage v0.33 发布

目录 Kimi Latest 模型发布&#xff1a;尝鲜最新特性与追求稳定性的平衡SQLPage v0.33 发布&#xff1a;使用 SQL 构建自定义 UI 和 API&#xff01; Kimi Latest 模型发布&#xff1a;尝鲜最新特性与追求稳定性的平衡 Kimi 开放平台推出全新模型 kimi-latest&#xff0c;旨在…...

深入理解设计模式之解释器模式

深入理解设计模式之解释器模式 在软件开发的复杂世界中,我们常常会遇到需要处理特定领域语言的情况。比如在开发一个计算器程序时,需要解析和计算数学表达式;在实现正则表达式功能时,要解析用户输入的正则表达式来匹配文本。这些场景都涉及到对特定语言的解释和执行,而解…...

深入理解设计模式之代理模式

深入理解设计模式之代理模式 在软件开发的复杂体系中&#xff0c;我们常常会遇到这样的情况&#xff1a;需要控制对某个对象的访问&#xff0c;或者在访问对象前后添加一些额外的处理逻辑&#xff0c;又或者希望在不改变原对象代码的基础上扩展其功能。代理模式&#xff08;Pr…...

Golang | 每日一练 (3)

&#x1f4a2;欢迎来到张胤尘的技术站 &#x1f4a5;技术如江河&#xff0c;汇聚众志成。代码似星辰&#xff0c;照亮行征程。开源精神长&#xff0c;传承永不忘。携手共前行&#xff0c;未来更辉煌&#x1f4a5; 文章目录 Golang | 每日一练 (3)题目参考答案map 实现原理hmapb…...

企业数据集成:实现高效调拨出库自动化

调拨出库对接调出单-v&#xff1a;旺店通企业奇门数据集成到用友BIP 在企业信息化管理中&#xff0c;数据的高效流转和准确对接是实现业务流程自动化的关键。本文将分享一个实际案例&#xff0c;展示如何通过轻易云数据集成平台&#xff0c;将旺店通企业奇门的数据无缝集成到用…...

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU&#xff08;先学一点理论&#xff09; 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议&#xff0c;由 Modicon 公司&#xff08;现施耐德电气&#xff09;于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…...

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周&#xff0c;有很多同学在写期末Java web作业时&#xff0c;运行tomcat出现乱码问题&#xff0c;经过多次解决与研究&#xff0c;我做了如下整理&#xff1a; 原因&#xff1a; IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致&#xff0c;Windows 系统控制台…...

C++初阶-list的底层

目录 1.std::list实现的所有代码 2.list的简单介绍 2.1实现list的类 2.2_list_iterator的实现 2.2.1_list_iterator实现的原因和好处 2.2.2_list_iterator实现 2.3_list_node的实现 2.3.1. 避免递归的模板依赖 2.3.2. 内存布局一致性 2.3.3. 类型安全的替代方案 2.3.…...

(十)学生端搭建

本次旨在将之前的已完成的部分功能进行拼装到学生端&#xff0c;同时完善学生端的构建。本次工作主要包括&#xff1a; 1.学生端整体界面布局 2.模拟考场与部分个人画像流程的串联 3.整体学生端逻辑 一、学生端 在主界面可以选择自己的用户角色 选择学生则进入学生登录界面…...

AI Agent与Agentic AI:原理、应用、挑战与未来展望

文章目录 一、引言二、AI Agent与Agentic AI的兴起2.1 技术契机与生态成熟2.2 Agent的定义与特征2.3 Agent的发展历程 三、AI Agent的核心技术栈解密3.1 感知模块代码示例&#xff1a;使用Python和OpenCV进行图像识别 3.2 认知与决策模块代码示例&#xff1a;使用OpenAI GPT-3进…...

JavaScript 中的 ES|QL:利用 Apache Arrow 工具

作者&#xff1a;来自 Elastic Jeffrey Rengifo 学习如何将 ES|QL 与 JavaScript 的 Apache Arrow 客户端工具一起使用。 想获得 Elastic 认证吗&#xff1f;了解下一期 Elasticsearch Engineer 培训的时间吧&#xff01; Elasticsearch 拥有众多新功能&#xff0c;助你为自己…...

MVC 数据库

MVC 数据库 引言 在软件开发领域,Model-View-Controller(MVC)是一种流行的软件架构模式,它将应用程序分为三个核心组件:模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)。这种模式有助于提高代码的可维护性和可扩展性。本文将深入探讨MVC架构与数据库之间的关系,以…...

在Ubuntu中设置开机自动运行(sudo)指令的指南

在Ubuntu系统中&#xff0c;有时需要在系统启动时自动执行某些命令&#xff0c;特别是需要 sudo权限的指令。为了实现这一功能&#xff0c;可以使用多种方法&#xff0c;包括编写Systemd服务、配置 rc.local文件或使用 cron任务计划。本文将详细介绍这些方法&#xff0c;并提供…...

【git】把本地更改提交远程新分支feature_g

创建并切换新分支 git checkout -b feature_g 添加并提交更改 git add . git commit -m “实现图片上传功能” 推送到远程 git push -u origin feature_g...

Robots.txt 文件

什么是robots.txt&#xff1f; robots.txt 是一个位于网站根目录下的文本文件&#xff08;如&#xff1a;https://example.com/robots.txt&#xff09;&#xff0c;它用于指导网络爬虫&#xff08;如搜索引擎的蜘蛛程序&#xff09;如何抓取该网站的内容。这个文件遵循 Robots…...