Gradio 다양한 예제 모음

Gradio는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 입력과 출력을 손쉽게 다룰 수 있어요.
아래 예제들을 따라하면, 여러분도 AI 데모를 뚝딱 만들 수 있습니다!

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1. 텍스트 → 텍스트: 챗봇, 요약, 번역 등

import gradio as gr

def greet(name):
    return f"안녕하세요, {name}님!"

gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text").launch()

✅ 사용처: 간단한 챗봇, 번역기, 요약기, 감성 분석 등

 

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2.  이미지 → 텍스트: 이미지 분석, OCR

from PIL import Image
import gradio as gr

def analyze_image(img):
    return f"이미지 크기: {img.size}"

gr.Interface(fn=analyze_image, inputs="image", outputs="text").launch()

✅ 사용처: 얼굴 인식, 사진 설명 생성, OCR(문자 인식)

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3.  텍스트 → 이미지: 이미지 생성 (Stable Diffusion 등)

import gradio as gr

def fake_image(prompt):
    return "https://dummyimage.com/600x400/000/fff&text=" + prompt

gr.Interface(fn=fake_image, inputs="text", outputs="image").launch()

✅ 사용처: AI 이미지 생성기, 프로토타입 비주얼 만들기
(실제 생성 모델과 연결하면 Stable Diffusion도 가능)

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4.  여러 입력 → 하나의 출력: 복합 입력 모델

def predict(name, age, feedback):
    return f"{name}님({age}세), 의견 감사합니다: {feedback}"

gr.Interface(
    fn=predict,
    inputs=["text", "number", "text"],
    outputs="text"
).launch()

✅ 사용처: 고객 피드백 수집, 설문 응답 처리, 다중 입력 기반 예측

 

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6.  출력 → 표/그래프/JSON

import gradio as gr
import matplotlib.pyplot as plt

def data_summary():
    data = {"A": 1, "B": 2, "C": 3}
    labels = list(data.keys())
    values = list(data.values())

    fig, ax = plt.subplots()
    ax.bar(labels, values)
    ax.set_title("데이터 요약 그래프")
    return fig

gr.Interface(fn=data_summary, inputs=[], outputs="plot").launch()

✅ 사용처: 통계 결과, 요약 데이터, 모델 결과 리턴 등