<meta charset="utf-8" /><meta http-equiv="content-security-policy" content=""><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;local&quot;:&quot;introduction-igradioi&quot;,&quot;title&quot;:&quot;Introduction à &lt;i&gt;Gradio&lt;/i&gt;&quot;}" data-svelte="svelte-1phssyn">
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<h1 class="relative group"><a id="introduction-igradioi" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#introduction-igradioi"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a>
	<span>Introduction à <i>Gradio</i></span></h1>



<div class="flex space-x-1 absolute z-10 right-0 top-0"><a href="https://discuss.huggingface.co/t/chapter-9-questions" target="_blank"><img alt="Ask a Question" class="!m-0" src="https://img.shields.io/badge/Ask%20a%20question-ffcb4c.svg?logo=data:image/svg+xml;base64,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"></a>
	
	</div>
<p>Dans ce chapitre, nous allons apprendre à construire des <strong>démos interactives</strong> pour vos modèles d’apprentissage automatique. </p>
<p>Pourquoi construire une démo ou une interface graphique pour votre modèle d’apprentissage automatique ? Les démos permettent :</p>
<ul><li>aux <strong>développeurs en apprentissage automatique</strong> de présenter facilement leur travail à un large public, y compris des équipes non techniques ou des clients.</li>
<li>aux <strong>chercheurs</strong> de reproduire plus facilement les modèles d’apprentissage automatique et leur comportement.</li>
<li>aux <strong>testeurs qualité</strong> ou <strong>utilisateurs finaux</strong> d’identifier et de déboguer plus facilement les points de défaillance des modèles.</li>
<li>aux <strong>utilisateurs divers</strong> de découvrir les biais algorithmiques des modèles.</li></ul>
<p>Nous utiliserons la bibliothèque <em>Gradio</em> pour construire des démos pour nos modèles. <em>Gradio</em> vous permet de construire, de personnaliser et de partager des démos en ligne pour n’importe quel modèle d’apprentissage automatique. Et cela entièrement en Python.</p>
<p>Voici quelques exemples de démos d’apprentissage automatique construites avec Gradio :</p>
<ul><li>Un modèle de <strong>reconnaissance de croquis</strong> qui prend un croquis et produit des étiquettes de ce qu’il pense être dessiné : </li></ul>
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<ul><li>Un modèle extractif de <strong>réponse à une question</strong> qui prend en entrée un paragraphe de contexte et une requête et produit une réponse et un score de probabilité (nous avons discuté de ce type de modèle <a href="/course/fr/chapter7/7">au chapitre 7</a>) : </li></ul>
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<ul><li>Un modèle de <strong>suppression de l’arrière-plan</strong> qui prend une image et la restitue avec l’arrière-plan supprimé :</li></ul>
<iframe src="https://hf.space/gradioiframe/abidlabs/remove-bg/+" frameborder="0" height="640" title="Gradio app" class="container p-0 flex-grow space-iframe" allow="accelerometer; ambient-light-sensor; autoplay; battery; camera; document-domain; encrypted-media; fullscreen; geolocation; gyroscope; layout-animations; legacy-image-formats; magnetometer; microphone; midi; oversized-images; payment; picture-in-picture; publickey-credentials-get; sync-xhr; usb; vr ; wake-lock; xr-spatial-tracking" sandbox="allow-forms allow-modals allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox allow-same-origin allow-scripts allow-downloads"></iframe>
<p>Ce chapitre est divisé en sections qui comprennent à la fois des <em>concepts</em> et des <em>applications</em>. Après avoir appris le concept dans chaque section, vous l’appliquerez pour construire un type particulier de démo, allant de la classification d’images à la reconnaissance vocale. À la fin de ce chapitre, vous serez en mesure de créer ces démos (et bien d’autres !) en quelques lignes de code Python seulement. </p>


<div class="course-tip  bg-gradient-to-br dark:bg-gradient-to-r before:border-green-500 dark:before:border-green-800 from-green-50 dark:from-gray-900 to-white dark:to-gray-950 border border-green-50 text-green-700 dark:text-gray-400">👀 Consultez <a href="https://huggingface.co/spaces" target="_blank">Hugging Face Spaces</a> pour voir de nombreux exemples récents de démos d&#39;apprentissage automatique construites par la communauté !
</div>


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