Gradio : créer et partager des démonstrations de modèles en quelques lignes
D'un modèle entraîné sur votre portable à une démonstration publique cliquable depuis un lien Hugging Face : comment transformer une fonction Python en interface utilisable, sans écrire une ligne de HTML ni de CSS, et sans jamais quitter votre terminal.
Durée du cours : 3 h
Ce que vous allez apprendre
- Traduire une fonction Python en composants graphiques cohérents avec
gr.Interface, en une dizaine de lignes. - Choisir le bon composant pour chaque type d'entrée (texte, image, audio, vidéo) et comprendre le format exact que votre fonction reçoit.
- Construire une interface multi-étapes avec
gr.Blocks, ses lignes, ses colonnes et ses événements de clic ou de changement. - Assembler un assistant conversationnel complet avec
gr.ChatInterface, brancher un modèle local ou une API, et gérer l'historique. - Diffuser une réponse jeton par jeton avec un générateur Python pour donner à l'utilisateur l'impression d'une réactivité immédiate.
- Fournir des exemples préremplis pertinents et savoir quand mettre en cache leur résultat au démarrage.
- Configurer la file d'attente et la limite de concurrence pour tenir la charge sans faire attendre les utilisateurs pendant des minutes.
- Ouvrir un lien de partage temporaire pour montrer une démonstration à un collègue, avec une authentification simple, et savoir quand ne pas l'utiliser.
- Publier votre démonstration sur un espace Hugging Face, gérer les secrets, choisir le matériel et maîtriser la mise en veille.
- Livrer un projet complet : un assistant conversationnel diffusé, avec exemples, file d'attente, retours utilisateurs et coût maîtrisé.
Prérequis
- Python (cours 02) : fonctions, dictionnaires, générateurs, environnement virtuel.
- Un modèle à démontrer : un classificateur d'images du cours 10, un modèle audio du cours 13, ou un modèle de langage du cours 16 ou 29. Aucun réentraînement n'est demandé, on ne fait qu'exposer l'inférence.
Le fil rouge : trois démonstrations qui s'enchaînent
Le cours ne présente pas Gradio comme un catalogue de composants, mais à travers trois démonstrations réelles qui se construisent au fil des modules. On commence par un classificateur d'images (modules 1 et 2), on enchaîne avec un outil de transcription et de résumé audio (modules 2 et 3), puis on consacre les modules 4 à 10 à un assistant conversationnel basé sur un modèle de langage, avec diffusion progressive, exemples, file d'attente, lien de partage et publication sur un espace Hugging Face. La bibliothèque de référence est gradio, avec la version 4 utilisée dans tous les exemples de code.
Modules du cours
- Interface : entrées, sorties, fonction
- Composants pour texte, image, audio, vidéo
- Blocks : mise en page et événements
- Interfaces conversationnelles
- Diffusion progressive des réponses
- Exemples préremplis et mise en cache
- File d'attente et charge concurrente
- Lien de partage temporaire
- Publication sur un espace Hugging Face
- Projet : démonstration d'un modèle de langage
Évaluation et attestation
Le parcours se termine par un examen de 40 questions qui couvre les dix modules. En cas de réussite, une attestation d'achèvement est délivrée immédiatement ; son numéro est vérifiable sur la plateforme.
Les cours gratuits, eux, se concluent par un quiz de 5 questions avec un aperçu de l'attestation, sans certification.