对https://github.com/weizhepei/CasRel 中的模型进行gradio界面设计

好的，我们可以使用 Gradio 来为 CasRel 模型设计一个简单的界面，让用户能够输入文本，然后获取实体关系抽取的结果。

首先，我们需要安装 Gradio:

!pip install gradio

接下来，我们可以使用以下代码为 CasRel 模型创建一个简单的界面：

import gradio as gr
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from typing import List
from transformers import BertTokenizer
from casrel import CasRel

# 加载模型和 tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
model = CasRel.from_pretrained("casrel")

# 定义预测函数
def predict(texts: List[str]) -> List[str]:
    # 对文本进行编码
    encoded_texts = tokenizer.batch_encode_plus(
        texts,
        padding=True,
        truncation=True,
        max_length=128,
        return_tensors="pt"
    )
    # 使用模型进行预测
    with torch.no_grad():
        outputs = model(
            input_ids=encoded_texts["input_ids"],
            attention_mask=encoded_texts["attention_mask"],
            token_type_ids=encoded_texts["token_type_ids"]
        )
    # 将预测结果转换为标签
    labels = model.convert_outputs_to_labels(outputs)
    # 返回标签
    return labels

# 创建 Gradio 的界面
iface = gr.Interface(
    fn=predict,
    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=5, label="输入文本"),
    outputs=gr.outputs.Textbox(label="实体关系抽取结果")
)

# 运行界面
iface.launch()

这个代码会创建一个文本框，让用户输入文本，然后点击“提交”按钮，模型将对文本进行实体关系抽取，并将结果显示在另一个文本框中。