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Gradio全解7——Additional Features：补充特性（下）

Gradio全解7——Additional Features：补充特性（下）

  • 前言
  • 本篇摘要
  • 7. Additional Features：补充特性
    • 7.6 访问网络请求和Analytics应用分析
      • 7.6.1 直接访问网络请求
      • 7.6.2 Analytics：应用分析
    • 7.7 OAuth授权
      • 7.7.1 OAuth：通过Hugging Face登录
      • 7.7.2 OAuth：使用外部供应商
    • 7.8 安全访问文件
      • 7.8.1 Gradio文件访问限制
        • 1. Gradio允许用户访问的文件
        • 2. Gradio不允许他人访问的文件
      • 7.8.2 Gradio缓存
        • 1. 缓存作用
        • 2. 移动到缓存的文件
      • 7.8.3 文件上传
        • 1. 设置上传限制
        • 2. 最佳实践
    • 7.9 资源清理
      • 7.9.1 清理方法
        • 1. 自动删除gr.State
        • 2. 通过delete_cache自动清理缓存
        • 3. unload事件
      • 7.9.2 综合清理演示
    • 参考文献

前言

本系列文章主要介绍WEB界面工具Gradio。Gradio是Hugging Face发布的简易webui开发框架，它基于FastAPI和svelte，便于部署人工智能模型，是当前热门的非常易于开发和展示机器学习大语言模型LLM及扩散模型DM的UI框架。本系列文章分为前置概念和实战演练两部分。前置概念先介绍Gradio的详细技术架构、历史、应用场景、与其他框架Gradio/NiceGui/StreamLit/Dash/PyWebIO的区别，然后详细介绍了大模型及数据的资源网站Hugging Face，因为Gradio演示中经常用到Hugging Face的models及某些场景需要部署在spaces，包括三类资源models/datasets/spaces的使用、六个工具库transformers/diffusers/datasets/PEFT/accelerate/optimum实战。实战演练部分先讲解了多种不同的安装、运行和部署方式，安装包括Linux/Win/Mac三类系统安装，运行包括普通方式和热重载方式，部署包括本地部署、HuggingFace托管、FastAPI挂载和Gradio-Lite浏览器集成；然后按照先整体再细节的逻辑，讲解Gradio的多种高级特性，包括三种Gradio Clients（python/javascript/curl）、Gradio Tools、Gradio的模块架构和环境变量等，方便读者对Gradio整体把握；最后深入细节

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