open webui 导入模型

### 如何在 WebUI 中导入机器学习或深度学习模型 为了实现这一目标，可以采用多种方法和技术栈。以下是几种常见的方式： #### 使用 Gradio 构建简易的 Web UI 并加载模型 Gradio 提供了一个简洁的方法来创建能够与机器学习模型互动的应用程序。通过几行 Python 代码就可以完成从定义接口到部署整个过程。 ```python import gradio as gr from transformers import pipeline def predict(text_input): nlp = pipeline('sentiment-analysis') result = nlp(text_input)[0] return f"label: {result['label']}, score: {round(result['score'], 4)}" iface = gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs="text") iface.launch() ``` 这段脚本展示了如何使用 Hugging Face 的 `transformers` 库中的预训练情感分析管道，并将其集成到 Gradio 接口中[^2]。 #### 利用 Flask 或 Django 创建自定义 Web 应用并集成本地模型 对于更复杂的需求，则可能需要构建一个完整的 web 应用来托管和服务于 ML/DL 模型。Flask 和 Django 是两个流行的 Python 后端框架选项，它们允许开发者灵活定制应用逻辑以及 RESTful API 来接收请求并向客户端返回预测结果。 下面是一段简单的 Flask 示例代码片段，说明了怎样设置路由以接受 POST 请求并将接收到的数据传递给已加载好的 TensorFlow/Keras 模型进行推理计算： ```python from flask import Flask, request, jsonify import tensorflow as tf app = Flask(__name__) model_path = 'path/to/saved_model' loaded_model = tf.keras.models.load_model(model_path) @app.route('/predict', methods=['POST']) def make_prediction(): data = request.get_json(force=True) prediction = loaded_model.predict([data['input']]) output = {'prediction': str(prediction)} return jsonify(output) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 此例子假设有一个保存下来的 Keras 模型文件位于指定路径下，并且该应用程序监听 `/predict` 路径上的 HTTP POST 请求，解析传入 JSON 数据作为输入特征向量，调用模型做出预测后将响应封装成 JSON 发送回客户端[^1]。 #### 结合 PyQt 设计桌面级 GUI 方案 如果倾向于开发跨平台桌面应用程序而不是纯粹基于浏览器的服务，那么可以考虑使用像 PyQt 这样的工具包来进行图形化用户界面的设计工作。虽然这通常涉及更多关于窗口组件布局方面的编程细节，但是也提供了更大的灵活性去控制用户体验流程。 例如，在 PyQt 中可以通过 Designer 工具拖拽控件来搭建直观易懂的操作面板；同时还可以借助 QML (Qt Meta Language) 实现更加现代化视觉效果。不过值得注意的是，这种方法更适合那些希望脱离传统网页环境的人群[^3]。