To create a public link, set `share=True` in `launch()`. Building prefix dict from the default dictionary ... DEBUG:jieba:Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\LY-AI\AppData\Local\Temp\jieba.cache DEBUG:jieba:Loading model from cache C:\Users\LY-AI\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.715 seconds. DEBUG:jieba:Loading model cost 0.715 seconds. Prefix dict has been built successfully. DEBUG:jieba:Prefix dict has been built successfully. C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\processing_utils.py:183: UserWarning: Trying to convert audio automatically from float32 to 16-bit int format. warnings.warn(warning.format(data.dtype)) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\routes.py", line 442, in run_predict output = await app.get_blocks().process_api( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1392, in process_api data = self.postprocess_data(fn_index, result["prediction"], state) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1326, in postprocess_data prediction_value = block.postprocess(prediction_value) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\app.py", line 41, in audio_postprocess return gr.processing_utils.encode_url_or_file_to_base64(data['name']) AttributeError: module 'gradio.processing_utils' has no attribute 'encode_url_or_file_to_base64'
时间: 2023-08-08 08:06:02 浏览: 420
这个错误是由于 `gradio.processing_utils` 模块中没有 `encode_url_or_file_to_base64` 属性导致的。这可能是由于 gradio 库的版本问题引起的。
为了解决这个问题,您可以尝试更新 gradio 库到最新版本。可以使用以下命令来更新 gradio 库:
```
pip install --upgrade gradio
```
如果更新之后仍然遇到相同的问题,请尝试降低 gradio 库的版本。可以使用以下命令来安装较旧的 gradio 版本:
```
pip install gradio==0.8.5
```
请注意,版本号可能需要根据您当前的环境和需求进行调整。
如果问题仍然存在,请提供完整的代码和详细的错误信息,以便我能够更好地帮助您解决问题。
相关问题
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
在使用Python的`streamlit`库时,如果要创建一个公共链接,需要在`launch()`函数中设置参数`share=True`。这样,你就可以通过共享该链接,让其他人查看你的应用程序。在这里,`launch()`函数是启动Streamlit应用程序的入口点。下面是一个示例代码:
```python
import streamlit as st
def main():
st.write("Hello, world!")
if __name__ == "__main__":
main()
st.set_option('deprecation.showfileUploaderEncoding', False)
st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
st.set_option('server.enableCORS', True)
st.set_page_config(page_title="My Streamlit App")
st.button("Click me")
st.selectbox("Select an option", ["Option 1", "Option 2", "Option 3"])
st.image("image.png", caption="A sample image")
st.write("This is a sample paragraph.")
st.markdown("## This is a sample markdown heading.")
st.latex(r"\sqrt{x^2 + y^2}")
st.pyplot()
st.bokeh_chart()
st.vega_lite_chart()
st.altair_chart()
st.plotly_chart()
st.graphviz_chart()
st.pie_chart()
st.area_chart()
st.bar_chart()
st.line_chart()
st.error("This is an error message.")
st.warning("This is a warning message.")
st.info("This is an informative message.")
st.success("This is a success message.")
# 设置共享选项
st.set_option('server.enableCORS', True)
# 启动应用程序并创建公共链接
public_url = ngrok.connect(port=8501)
st.write("URL:", public_url)
```
fastchatTo create a public link, set `share=True` in `launch()`.
### 如何创建FastChat公共链接
为了使 FastChat 应用程序可以通过互联网访问,需要配置 `app.py` 文件中的 Gradio 接口参数。具体来说,在调用 `launch()` 函数时应设置 `share=True` 参数[^1]。
```python
import gradio as gr
def launch_app():
demo = gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs="text")
demo.launch(share=True, inbrowser=True)
```
此代码片段展示了如何通过传递两个布尔型参数来启动应用程序:
- `share`: 设置为 `True` 可让 Gradio 自动生成一个临时的公开 URL,允许他人无需安装本地环境即可测试应用。
- `inbrowser`: 同样设为 `True` 则会在服务器端自动打开默认浏览器并导航至该URL地址[^2]。
一旦执行上述命令后,Gradio 将返回一个类似于 `https://gradio.app/share/xxxxxx` 的共享链接,可以将其分享给任何想要展示或使用这个聊天界面的人士[^3]。
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