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gradio流式接口

时间: 2025-03-08 09:04:37 浏览: 70

### 使用Gradio流式接口进行实时数据处理为了实现实时的数据处理或者传输，在Gradio应用程序中可以利用其内置的支持异步函数的能力以及特定配置选项来创建流式的接口[^1]。当定义预测函数用于`gr.Interface()`或`gr.Blocks()`时，如果该函数被标记为异步(`async def`)，那么它可以执行长时间运行的任务而不阻塞主线程。这使得客户端能够持续接收更新而不是等待整个过程完成才得到响应。对于更细粒度的控制和真正的流式行为，开发者可以在自己的服务端逻辑里周期性地发送部分结果给前端展示。此外，通过设置参数如`stream=True`（取决于具体的版本支持情况），可以让某些类型的组件比如文本框具备流式特性，即随着新内容的到来逐步显示出来而非一次性呈现全部输出[^2]。下面是一个简单的例子展示了怎样用Python编写带有流效果的Gradio应用： ```python import asyncio import gradio as gr async def stream_response(input_text): await asyncio.sleep(0.5) # Simulate some processing delay. yield f"Start {input_text}" for i in range(3): await asyncio.sleep(1) yield f"...processing part {i+1}..." yield "Complete!" with gr.Blocks() as demo: txt_input = gr.Textbox(label="Input Text", placeholder="Enter something...") txt_output = gr.Textbox(label="Streaming Output") btn_submit = gr.Button("Submit") btn_submit.click(fn=stream_response, inputs=[txt_input], outputs=[txt_output]) demo.launch() ``` 此代码片段创建了一个基于Web的应用界面，其中包含了输入框、按钮和输出区域。点击提交后，后台会模拟分阶段返回消息的过程，并即时展现在界面上[^3]。

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