30分钟搭建AI应用：AI-Guide-and-Demos-zh_CN的Gradio快速开发指南

30分钟搭建AI应用AI-Guide-and-Demos-zh_CN的Gradio快速开发指南【免费下载链接】AI-Guide-and-Demos-zh_CN这是一份入门AI/LLM大模型的逐步指南包含教程和演示代码带你从API走进本地大模型部署和微调代码文件会提供Kaggle或Colab在线版本即便没有显卡也可以进行学习。项目中还开设了一个小型的代码游乐场你可以尝试在里面实验一些有意思的AI脚本。同时包含李宏毅 (HUNG-YI LEE2024生成式人工智能导论课程的完整中文镜像作业。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Guide-and-Demos-zh_CNAI-Guide-and-Demos-zh_CN是一份入门AI/LLM大模型的逐步指南包含教程和演示代码带你从API走进本地大模型部署和微调。本指南将教你如何在30分钟内使用Gradio快速构建一个功能完备的AI应用即使没有显卡也能通过Kaggle或Colab在线版本进行学习。为什么选择Gradio构建AI应用Gradio是一个开源的Python库它允许开发者在几分钟内创建直观的Web界面无需前端开发经验。对于AI应用开发来说Gradio提供了以下优势快速原型几行代码即可将模型转换为交互式应用多样化组件支持文本框、滑块、按钮等多种UI元素实时交互无需部署即可在本地运行并分享与AI模型无缝集成完美支持OpenAI API和Hugging Face模型Gradio构建的文章摘要应用界面支持文本输入和温度调节功能准备工作环境搭建与依赖安装在开始之前你需要准备以下环境1. 获取项目代码git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Guide-and-Demos-zh_CN cd AI-Guide-and-Demos-zh_CN2. 安装必要依赖项目使用uv作为包管理器执行以下命令安装依赖uv add openai uv add gradio uv add numpy这些依赖将帮助我们连接AI API并构建Web界面。快速上手30分钟构建你的第一个AI应用我们将通过三个实例逐步掌握Gradio的使用单轮对话应用、多轮对话应用和定制化任务应用。第一步创建文章摘要器单轮对话这个应用将接收一篇文章并生成摘要完整代码位于Demos/02. 使用 API 快速搭建你的第一个 AI 应用.ipynb。核心步骤导入必要库并配置API创建摘要生成函数设计Gradio界面启动应用关键代码片段import gradio as gr import openai # 初始化OpenAI客户端 client openai.OpenAI( api_key你的API密钥, base_urlhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 ) def interact_summarization(prompt, article, temp1.0): input_text f{prompt}\n{article} response client.chat.completions.create( modelqwen-turbo, messages[{role: user, content: input_text}], temperaturetemp ) return [(input_text, response.choices[0].message.content)] # 构建UI with gr.Blocks() as demo: gr.Markdown(# 文章摘要器) chatbot gr.Chatbot() article_textbox gr.Textbox(label文章, interactiveTrue) temperature_slider gr.Slider(0.0, 2.0, 1.0, step0.1, label温度) send_button gr.Button(value生成摘要) send_button.click(interact_summarization, inputs[gr.Textbox(value请概括以下文章), article_textbox, temperature_slider], outputs[chatbot]) demo.launch()第二步实现角色扮演聊天机器人多轮对话多轮对话应用需要维护对话历史让AI能够记住上下文。我们以面试官角色为例Gradio角色扮演应用界面包含温度调节滑块和交互按钮核心实现要点使用列表保存对话历史每次交互时传递完整对话记录添加角色预设提示词def interact_roleplay(chatbot, user_input, temp1.0): # 构建包含历史对话的消息列表 messages [] for input_text, response_text in chatbot: messages.append({role: user, content: input_text}) messages.append({role: assistant, content: response_text}) # 添加当前用户输入 messages.append({role: user, content: user_input}) # 调用API获取回复 response client.chat.completions.create( modelqwen-turbo, messagesmessages, temperaturetemp ) chatbot.append((user_input, response.choices[0].message.content)) return chatbot第三步开发定制化任务应用定制化任务应用结合了角色设定和特定功能例如创建一个小学数学老师出题系统小学数学出题应用支持题目生成和答案判断实现代码位于Guide/02. 简单入门通过 API 与 Gradio 构建 AI 应用.md关键是设计清晰的系统提示词PROMPT_FOR_TASK 现在开始你将扮演一个出小学数学题的老师当我说开始时提供一个简单的数学题接收到正确回答后进行下一题否则给我答案部署与分享你的AI应用完成开发后你可以通过以下方式分享你的应用本地部署直接运行Python脚本通过demo.launch(shareTrue)生成临时公共链接Kaggle/Colab上传Notebook并设置共享项目提供了Colab链接示例Docker部署参考使用 Docker 快速配置深度学习环境Linux.md进阶学习资源要深入学习Gradio和AI应用开发可以参考项目中的以下资源进阶指南自定义 Prompt 提升大模型解题能力.md学习如何优化提示词Demos/03. 自定义 Prompt 提升大模型解题能力——Gradio 与 ipywidgets 版.ipynb高级交互界面示例19b. 从加载到对话使用 Llama-cpp-python 本地运行量化 LLM 大模型GGUF.md本地模型部署指南通过AI-Guide-and-Demos-zh_CN项目即使是AI新手也能快速掌握应用开发技能。现在就动手尝试30分钟内打造你的第一个AI应用吧 【免费下载链接】AI-Guide-and-Demos-zh_CN这是一份入门AI/LLM大模型的逐步指南包含教程和演示代码带你从API走进本地大模型部署和微调代码文件会提供Kaggle或Colab在线版本即便没有显卡也可以进行学习。项目中还开设了一个小型的代码游乐场你可以尝试在里面实验一些有意思的AI脚本。同时包含李宏毅 (HUNG-YI LEE2024生成式人工智能导论课程的完整中文镜像作业。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Guide-and-Demos-zh_CN创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考