Поиск.
Найдено: 0 моделей и 19 материалов
Материалы
Как развернуть AI-демо в Hugging Face Spaces: Gradio, секреты и проверка
Пошаговое развёртывание демонстрации модели в Hugging Face Spaces: структура проекта, Gradio, Secrets и контроль доступа.
Как добавить ползунок temperature к AI-чату через additional_inputs в Gradio
Связываем Slider и функцию чат-бота без ошибки порядка аргументов; проверяем значение до вызова нейросети.
Как добавить примеры вопросов в Gradio, не вызывая нейросеть по клику
Настраиваем examples и run_examples_on_click=False, чтобы пользователь отредактировал вопрос перед дорогим вызовом модели.
Как группировать запросы к ML-модели через batch=True в Gradio Interface
Сверяем сигнатуру пакетной функции, tuple of lists и max_batch_size на детерминированном тесте.
Как обрабатывать Like и Dislike конкретного ответа нейросети в Gradio Chatbot
Добавляем обработчик Chatbot.like с LikeData и проверяем привязку оценки к конкретной реплике.
Как ограничить параллельные AI-запросы в Gradio и избежать переполнения памяти
Настраиваем concurrency_limit и max_size, измеряем очередь и отделяем нагрузочную защиту от авторизации.
Как ограничить видимость API AI-чата в Gradio через api_visibility
Различаем public, undocumented и private у чат-интерфейса и не путаем скрытую документацию с защитой сервера.
Как подключить Gradio load_chat к локальному OpenAI-совместимому LLM API
Используем gr.load_chat с явным base_url и model, проверяем доступность и ограничения загрузки файлов.
Как подключить LLM API к Gradio ChatInterface и сохранить контекст диалога
Готовый Python-шаблон чат-интерфейса для совместимого LLM API: роль history, тест двух реплик и проверка ошибок модели.
Как показать код рядом с ответом AI в Gradio через additional_outputs
Возвращаем текст и gr.Code как два выхода чат-функции; проверяем отсутствие кода при запросе вне сценария.
Как показать прогресс индексации документов RAG в Gradio
Подключаем gr.Progress к обработке фрагментов и проверяем, что процент отражает фактически завершённую работу.
Как показывать ответ нейросети потоком в Gradio ChatInterface
Показываем частичный ответ LLM без его перезаписи: генератор yield, накопление текста и тест остановки.
Как принять изображение и текст в Gradio Multimodal ChatInterface для vision-модели
Разбираем message с text и files, проверяем путь и объясняем, как не выдать текстовый чат за анализ изображения.
Как собирать жалобы на ответы AI через flagging в Gradio
Включаем ручную оценку конкретного ответа, раздельно проверяем выбор пользователя и хранение чувствительных данных.
Как сохранить историю AI-чата в браузере через Gradio save_history
Проверяем save_history в двух вкладках и объясняем границы локального хранения диалога и приватности.
Почему cached examples в Gradio показывают старый ответ нейросети
Отделяем кэш демонстрационных примеров от живых запросов и проверяем влияние обновления модели и файлов.
Почему Gradio Image передаёт массив, а vision-модель ожидает путь к файлу
Выбираем type=numpy, pil или filepath и проверяем размер и формат входа до запуска vision-инференса.
Как принять TXT-документ для RAG через gr.File и проверить его перед индексацией
Ограничиваем тип и размер файла, читаем UTF-8 и отделяем загрузку документа от векторной индексации.
Как разделить состояние пользователей RAG-демо через gr.State
Проверяем независимость пользовательских списков документов, сброс при новой вкладке и ограничения состояния сессии.