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'

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：

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]。

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]。