Gradio၊ အဆင်သင့်ဖြစ်ပါပြီ!

Gradio နဲ့ စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့ ML demos တွေ တည်ဆောက်တာနဲ့ ပတ်သက်တဲ့ အခန်းက ဒီမှာပဲ ပြီးဆုံးပါပြီ — သင်နှစ်သက်မယ်လို့ မျှော်လင့်ပါတယ်။ အနှစ်ချုပ်အနေနဲ့၊ ဒီအခန်းမှာ ကျွန်တော်တို့ သင်ယူခဲ့တာတွေကတော့…

• high-level Interface API နဲ့ Gradio demos တွေကို ဘယ်လိုဖန်တီးရမလဲ၊ ပြီးတော့ မတူညီတဲ့ input နဲ့ output modalities တွေကို ဘယ်လို configure လုပ်ရမလဲ။
• ယာယီ links တွေနဲ့ Hugging Face Spaces မှာ hosting လုပ်ခြင်းမှတစ်ဆင့် Gradio demos တွေကို မျှဝေတဲ့ နည်းလမ်းအမျိုးမျိုး။
• Gradio demos တွေကို Hugging Face Hub ပေါ်က models တွေနဲ့ Spaces တွေနဲ့ ဘယ်လို ပေါင်းစပ်ရမလဲ။
• demo မှာ state တွေကို သိမ်းဆည်းတာ ဒါမှမဟုတ် authentication ပေးတာလိုမျိုး Advanced features တွေ။
• Gradio Blocks တွေနဲ့ သင့် demo ရဲ့ data flow နဲ့ layout ကို အပြည့်အဝ ထိန်းချုပ်နည်း။

ဒီအခန်းမှာ ပါဝင်တဲ့ concepts တွေအပေါ် သင့်နားလည်မှုကို စစ်ဆေးချင်တယ်ဆိုရင်၊ နောက်အပိုင်းက quiz ကို ကြည့်ပါ။

ဘယ်ကို ဆက်သွားမလဲ။

Gradio အကြောင်း ပိုမိုသိရှိလိုပါက -

• repo ထဲက Demos တွေကို ကြည့်ပါ။ အဲဒီမှာ ဥပမာတွေ အများကြီး ရှိပါတယ်။
• စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းပြီး advanced features တွေအကြောင်း guides တွေကို ရှာတွေ့နိုင်တဲ့ Guides page ကို ကြည့်ပါ။
• အသေးစိတ်အချက်အလက်တွေကို လေ့လာဖို့ Docs page ကို စစ်ဆေးပါ။

ဝေါဟာရ ရှင်းလင်းချက် (Glossary)

• ML Demos (Machine Learning Demos): Machine Learning model များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုက်ရိုက်ပြသနိုင်သော interactive application များ။
• Gradio: Python library တစ်ခုဖြစ်ပြီး machine learning မော်ဒယ်တွေအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူတဲ့ web interface တွေ ဒါမှမဟုတ် demo တွေကို အလွယ်တကူ ဖန်တီးနိုင်စေပါတယ်။
• Interface API (High-level Interface API): Gradio library ၏ အဓိက class ဖြစ်ပြီး Machine Learning model များအတွက် web-based demo များကို လွယ်ကူလျင်မြန်စွာ ဖန်တီးရန် အသုံးပြုသည်။
• Input Modalities: Gradio demo တွင် အသုံးပြုသူထံမှ input များကို ရယူနိုင်သော နည်းလမ်းများ (ဥပမာ- စာသား၊ ပုံရိပ်၊ အသံ)။
• Output Modalities: Gradio demo တွင် model ၏ output များကို အသုံးပြုသူအား ပြသနိုင်သော နည်းလမ်းများ (ဥပမာ- စာသား၊ ပုံရိပ်၊ အသံ၊ label)။
• Configure: စနစ်တစ်ခု၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို သတ်မှတ် သို့မဟုတ် ပြင်ဆင်ခြင်း။
• Temporary Links: Gradio demo ကို အချိန်အကန့်အသတ်တစ်ခု (ဥပမာ- ၇၂ နာရီ) အတွက် အများပြည်သူ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်အောင် ဖန်တီးပေးသော link။
• Hugging Face Spaces: Hugging Face Hub ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး Gradio ကဲ့သို့သော library များကို အသုံးပြု၍ Machine Learning demos များကို host လုပ်ပြီး မျှဝေနိုင်သည်။
• Hosting: web content သို့မဟုတ် applications များကို အင်တာနက်ပေါ်တွင် ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ရန် server တွင် ထားရှိခြင်း။
• Integrate: မတူညီသော ဆော့ဖ်ဝဲလ်စနစ်များ သို့မဟုတ် applications များကို အတူတကွ အလုပ်လုပ်နိုင်အောင် ပေါင်းစပ်ခြင်း။
• Hugging Face Hub: AI မော်ဒယ်တွေ၊ datasets တွေနဲ့ demo တွေကို အခြားသူတွေနဲ့ မျှဝေဖို့၊ ရှာဖွေဖို့နဲ့ ပြန်လည်အသုံးပြုဖို့အတွက် အွန်လိုင်း platform တစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။
• Models: Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် အချက်အလက်များကို လေ့လာပြီး ခန့်မှန်းချက်များ ပြုလုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော သင်္ချာဆိုင်ရာဖွဲ့စည်းပုံများ။
• Advanced Features: ဆော့ဖ်ဝဲလ်တစ်ခု၏ ပုံမှန်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများထက် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော သို့မဟုတ် သီးခြားလုပ်ဆောင်ချက်များ။
• Storing State: Demo တစ်ခုအတွင်းရှိ အသုံးပြုသူ၏ interactions သို့မဟုတ် application ၏ လက်ရှိအခြေအနေဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို မှတ်ဉာဏ်တွင် သိမ်းဆည်းခြင်း။
• Authentication: သုံးစွဲသူတစ်ဦး၏ အထောက်အထားကို စိစစ်အတည်ပြုခြင်း။
• Data Flow: ဒေတာများ ဆော့ဖ်ဝဲလ်စနစ်တစ်ခုအတွင်း မည်သို့ စီးဆင်းသွားသည်ကို ဖော်ပြခြင်း။
• Layout: demo သို့မဟုတ် user interface တစ်ခု၏ အမြင်ပိုင်းဆိုင်ရာ စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှု။
• Gradio Blocks: Gradio ၏ low-level API ဖြစ်ပြီး demos များကို ပိုမိုစိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော data flow နှင့် layout ထိန်းချုပ်မှုဖြင့် တည်ဆောက်ရန် အသုံးပြုသည်။
• Concepts: သဘောတရားများ သို့မဟုတ် အခြေခံအယူအဆများ။
• Quiz: ဗဟုသုတကို စစ်ဆေးသည့် မေးခွန်းများ။
• Repo (Repository): Git version control system ကို အသုံးပြု၍ project files တွေကို ခြေရာခံ၊ စီမံခန့်ခွဲရာတွင် အသုံးပြုသည်။
• Guides Page: ဆော့ဖ်ဝဲလ်တစ်ခုကို အသုံးပြုရန်အတွက် လမ်းညွှန်ချက်များနှင့် ရှင်းလင်းချက်များ ပါဝင်သော စာမျက်နှာ။
• Docs Page (Documentation Page): ဆော့ဖ်ဝဲလ်တစ်ခု၏ functions, classes, methods များနှင့် ပတ်သက်သော အသေးစိတ်အချက်အလက်များ ပါဝင်သော တရားဝင် မှတ်တမ်းတင်ခြင်း။

Update on GitHub