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@@ -15,10 +15,15 @@ Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-
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# 介绍
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这段代码创建了一个基于 Gradio 的内窥检测隐患识别接口。
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首先导入需要的库，包括 Gradio 和 Transformers。然后，使用 os 库获取环境变量中的 token。
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通过调用 pipeline() 函数来加载训练好的模型，使用预设参数 task 表示任务类型，model 参数指定了模型的名称，use_auth_token 参数传递了 token 值，以便进行认证和授权。
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接下来定义了一个 predict() 函数，接收一个图片参数，返回预测结果。这个函数内部调用了 pipeline() 函数进行预测，将预测结果转换为字典形式，并返回。
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最后使用 Gradio 创建了一个用户界面，其中：
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gr.inputs.Image() 表示输入组件为图片上传
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gr.outputs.Label() 表示输出组件是标签
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num_top_classes 参数指定了要显示的标签数量
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# 介绍
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这段代码创建了一个基于 Gradio 的内窥检测隐患识别接口。
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首先导入需要的库，包括 Gradio 和 Transformers。然后，使用 os 库获取环境变量中的 token。
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通过调用 pipeline() 函数来加载训练好的模型，使用预设参数 task 表示任务类型，model 参数指定了模型的名称，use_auth_token 参数传递了 token 值，以便进行认证和授权。
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接下来定义了一个 predict() 函数，接收一个图片参数，返回预测结果。这个函数内部调用了 pipeline() 函数进行预测，将预测结果转换为字典形式，并返回。
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最后使用 Gradio 创建了一个用户界面，其中：
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gr.inputs.Image() 表示输入组件为图片上传
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gr.outputs.Label() 表示输出组件是标签
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num_top_classes 参数指定了要显示的标签数量
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