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前言

本系列文章主要介绍WEB界面工具Gradio。Gradio是Hugging Face发布的简易WebUI开发框架，它基于FastAPI和svelte，可以使用机器学习模型、python函数或API开发多功能界面，并可部署人工智能模型，是当前热门的非常易于展示机器学习大语言模型LLM及扩散模型DM的WebUI框架。
本系列文章分为五部分：Gradio介绍、HuggingFace资源与工具库、Gradio基础功能实战、Gradio与大模型融合实战和Gradio高级功能实战。第一部分Gradio介绍，包括三章内容：第一章先介绍Gradio的概念，包括详细技术架构、历史、应用场景、与其他框架Gradio/NiceGui/StreamLit/Dash/PyWebIO的区别，然后详细介绍了Gradio的安装与运行，安装包括Linux/Win/Mac三类系统安装，运行包括普通方式和热重载方式；第二章介绍Gradio的4种部署方式，包括本地部署launch()、huggingface托管、FastAPI挂载和Gradio-Lite浏览器集成；第三章介绍Gradio的三种Client，包括python客户端、javascript客户端和curl客户端，方便读者对Gradio整体把握。第二部分介绍著名网站Hugging Face的各类资源和工具库，因为Gradio演示中经常用到Hugging Face的models及某些场景需要部署在spaces，包括两章内容：第四章详解三类资源models/datasets/spaces的使用，第五章实战六类工具库transformers/diffusers/datasets/PEFT/accelerate/optimum实战。第三部分是Gradio基础功能实战，进入本系列文章的核心，包括四章内容：第六章讲解Gradio库的模块架构和环境变量，第七章讲解Gradio高级抽象界面类Interface，第八章讲解Gradio底层区块类Blocks，第九章讲解补充特性Additional Features。第四部分是Gradio与大模型融合实战，包括二章内容：第十章讲解融合大模型的多模态聊天机器人组件Chatbot，第十一章讲述将LLM封装为工具的Gradio Tools。第五部分讲述LangChain，包括四章内容：第十二章讲述LangChain优势分析、学习资料及架构，第十三章讲述LangChain组件Chat models，第十四章讲述组件Tools/Toolkits，第十五章讲述其它五类主要组件：Text splitters/Document loaders/Embedding models/Vector stores/Retrievers。第六部分是使用Agent构建Gradio，包括两章内容：第十六章讲解使用langchain.agents和LangGraph构建Gradio，第十七章讲述使用transformers.agents构建Gradio。第七部分讲述Gradio其它高级功能，包括三章内容：第十八章讲述Discord Bot/Slack Bot/Website Widget部署，第十九章讲述数据科学与绘图Data Science And Plots，第二十章讲述流式传输Streaming。
本系列文章讲解细致，涵盖Gradio及相关框架的大部分组件和功能，代码均可运行并附有大量运行截图，方便读者理解并应用到开发中，Gradi