Gradio 和 Streamlit 是用于构建和共享机器学习应用程序的开源框架。
### Gradio
- **功能**: 允许用户快速创建交互式界面，以便测试和展示机器学习模型。
- **特点**:
- 简单易用，可以通过几行代码创建用户界面。
- 支持多种输入和输出格式（如文本、图像、音频等）。
- 可以方便地与他人共享模型的演示。
### Streamlit
- **功能**: 旨在快速构建数据应用程序，特别是用于数据科学和机器学习项目。
- **特点**:
- 采用Python编写，开发者可以使用熟悉的语法构建应用。
- 支持实时更新和交互式组件（如滑块、按钮等）。
- 可以很容易地集成数据可视化库（如Matplotlib、Plotly等）。
这两个工具都大大简化了展示和共享机器学习模型的过程。
### Gradio
- **功能**: 允许用户快速创建交互式界面，以便测试和展示机器学习模型。
- **特点**:
- 简单易用，可以通过几行代码创建用户界面。
- 支持多种输入和输出格式（如文本、图像、音频等）。
- 可以方便地与他人共享模型的演示。
### Streamlit
- **功能**: 旨在快速构建数据应用程序，特别是用于数据科学和机器学习项目。
- **特点**:
- 采用Python编写，开发者可以使用熟悉的语法构建应用。
- 支持实时更新和交互式组件（如滑块、按钮等）。
- 可以很容易地集成数据可视化库（如Matplotlib、Plotly等）。
这两个工具都大大简化了展示和共享机器学习模型的过程。
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