Gradio如何配合Flask部署?

Gradio配合Flask部署主要是为了让Gradio应用能够作为一个独立的服务运行，而不仅仅是作为浏览器中的JavaScript应用程序。以下是基本步骤：

1. **安装必要的库**：首先确保已经安装了Flask和gradio。你可以通过pip安装它们：

   pip install flask gradio

2. **创建Flask应用**：创建一个Python文件，例如`app.py`，引入Flask模块并初始化一个应用实例：

   from flask import Flask, render_template, jsonify
   import gradio as gr

   app = Flask(__name__)

3. **加载模型**：在Flask应用中加载你的机器学习模型。这里假设你有一个简单的模型：

   def predict_function(input_data):
       # 实现你的预测逻辑
       output = model.predict(input_data)
       return output

   predict_fn = gr.Function(function=predict_function, input_types=["image"])

4. **定义路由和视图**：
- 创建一个路由来提供HTML模板：

     @app.route('/')
     def index():
         return render_template('index.html')  # 这里需要一个名为'index.html'的HTML模板，其中包含Gradio的嵌入代码

     @app.route('/api/prediction', methods=['POST'])
     def prediction():
         data = request.get_json()
         result = predict_fn(data)
         return jsonify(result)

5. **启动应用**：

   if __name__ == "__main__":
       app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=8080)  # 更改端口以适应你的需求

现在，运行`app.py`，你的Flask应用会监听指定的端口，并提供一个静态HTML页面以及API接口供Gradio调用。用户可以在浏览器上输入URL访问`http://localhost:8080`查看模型界面。