特点
极简易用性：通过简洁的 API 设计，只需几行代码就能创建与用户交互的界面，无需掌握复杂的前端开发技能。
支持多种输入输出类型：支持文本、图片、音频、视频等丰富的输入和输出组件，可处理各种类型的数据，搭建不同应用场景。
集成性强：与主流的机器学习框架如 TensorFlow、PyTorch、Scikit – learn 等兼容，还能将模型部署到云端，或嵌入到 Hugging Face、Google Colab 等平台。
实时反馈与交互：提供交互式界面，用户能实时看到输入与输出之间的变化，便于测试和调优机器学习模型。
便于分享和展示：可生成公网可访问的链接，或嵌入到个人网站或博客中，方便与他人分享和展示机器学习模型，无需复杂的部署过程。
应用场景
模型展示与分享：研究人员和开发者能通过 Gradio 展示训练的模型，与同行或客户分享研究成果，适用于语音识别、机器翻译、图像识别等多种领域。
快速原型制作：在开发产品原型时，团队可利用 Gradio 快速实现一个原型应用，进行用户测试或者内部展示，以便快速验证和反馈。
教育与培训：对于机器学习的学习者，Gradio 是极佳的实验平台。教师可利用它设计交互式学习工具，让学生直观地理解和实验各种机器学习算法的实际效果。
