最简易前端：Gradio

基本介绍

Gradio 是一个用于快速创建可分享的机器学习模型界面的开源 Python 库。通过 Gradio，开发者能够轻松地为他们的模型创建前端界面，从而使非技术用户也可以通过简单的网页界面与这些模型进行交互。

Gradio 的一些主要特点包括：

1. 易用性：Gradio 允许开发者仅用几行代码就能创建出交互式的界面。

2. 集成：它支持多种机器学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 和 Hugging Face Transformers。

3. 共享和部署：Gradio 应用可以生成一个 URL，通过这个 URL，用户可以远程访问模型的界面，也可以将这些界面嵌入到文章或网站中。

4. 组件丰富：Gradio 提供多种输入和输出组件（如滑块、下拉菜单、图表等），方便定制丰富的用户交互体验。

5. 安全性：支持私有部署和安全连接，保护数据和模型的隐私。

典型案例

以下案例的前端都是由Gradio进行实现的。

1. Stable Diffusion WebUI

• 技术栈：基于 Gradio 构建的交互式 Web 界面，用于文本生成图像（txt2img）、图像修复（img2img）等功能。

• 特点：

  • 提供直观的参数调节（如采样步数、CFG 值）。

  • 支持插件扩展（如 ControlNet、LoRA 模型加载）。

  • 可本地部署或托管在云服务（如 AWS SageMaker）。

• 示例：用户输入提示词（如“90 年代中国情侣”），生成对应图像。

2. Hugging Face Leaderboard

• 技术栈：Hugging Face 使用 Gradio 快速搭建模型评测界面，支持用户上传模型并对比性能（如准确率、延迟）。

• 特点：

  • 标准化评测流程（如 GLUE、SuperGLUE 基准）。

  • 实时展示模型排名和指标。

  • 与 Hugging Face 生态系统深度集成（如 Spaces 部署）。

更复杂的前端：Streamlit

基本介绍

Streamlit 是一个开源的 Python 框架，专为数据科学家和机器学习工程师设计，用于快速构建和部署交互式 Web 应用。它允许用户用简单的 Python 脚本创建美观、功能丰富的数据可视化工具、机器学习演示和仪表盘，而无需前端开发经验（如 HTML、CSS、JavaScript）。

极简开发，快速迭代

• 纯 Python 编写：无需学习前端技术（如 React、Vue），仅用 Python 即可构建 Web 应用。

• 实时重载（Hot Reload）：修改代码后，页面自动刷新，调试效率极高。

• 低代码 API：提供 st.write()、st.slider()、st.plotly_chart() 等直观函数，几行代码即可实现交互式 UI。

丰富的内置组件

Streamlit 提供多种 UI 组件，例如：

• 输入控件：滑块（st.slider）、下拉框（st.selectbox）、文件上传（st.file_uploader）。

• 数据展示：表格（st.dataframe）、图表（st.line_chart）、Markdown（st.markdown）。

• 布局管理：侧边栏（st.sidebar）、多列布局（st.columns）、标签页（st.tabs）。

与数据科学生态无缝集成

• 支持 Pandas、NumPy、Matplotlib、Plotly、Altair 等数据分析库。

• 可嵌入 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn 等机器学习模型。

• 兼容 Hugging Face、OpenAI API，轻松部署 AI 应用。

典型案例

1. Streamlit Gallery

Streamlit 官方提供的示例集合页面，用于展示由 Streamlit 构建的各种应用案例。该页面本身虽然不是直接用 Streamlit 开发的（它是一个静态网站），但它汇集了大量基于 Streamlit 框架实现的实际项目，涵盖数据可视化、机器学习、交互式工具等多个领域。

2. Hugging Face Spaces

Hugging Face Spaces 是一个面向机器学习开发者和研究者的平台，允许用户快速构建、部署和共享 交互式 AI 应用。它类似于 GitHub Pages，但专注于 机器学习 Demo，支持 Gradio、Streamlit 和 Docker 等多种 SDK 进行开发。

Gradio vs Streamlit

对比维度	Gradio	Streamlit
设计焦点	专注于快速创建机器学习模型的简单、一次性交互界面。提供特定的ML输出组件，如图像和音频。	作为全功能的应用框架，适合构建复杂的数据分析和机器学习应用。支持多页面应用，具有更强的数据可视化能力。
用户界面组件	提供针对机器学习任务的特定组件，如预置的模型比较功能，非常适合展示不同模型的效果。	提供广泛的通用组件和布局选项，适合构建更复杂的数据驱动应用。
部署方式	生成可以共享的链接，允许通过这些链接在不同设备上轻松访问应用，简化了团队之间模型的共享。	支持通过 Streamlit Sharing 免费托管或其他部署方式，更适合持续使用和维护的应用。

1. 增长趋势对比

(1) Gradio

• 早期增长：Gradio 最初因其轻量化和快速构建 AI 模型演示界面的能力受到关注，特别适合快速原型开发。

• 近期趋势：随着 AI 模型（如 Stable Diffusion、LLMs）的流行，Gradio 的 Star 数增长较快，尤其是在 Hugging Face Spaces 上广泛使用。

• 当前状态：截至 2025 年，Gradio 的 GitHub Star 数保持稳定增长，但增速略低于 Streamlit，可能因为其更专注于 AI 演示而非复杂数据应用。

(2) Streamlit

• 早期增长：Streamlit 在 2019 年推出后迅速受到数据科学社区的欢迎，因其能快速构建数据仪表盘和复杂交互应用。

• 近期趋势：2023-2025 年，Streamlit 的 Star 增长显著，尤其是在企业级数据分析、金融风控和医疗影像领域的应用增多。

• 当前状态：Streamlit 的 Star 数已超过 Gradio，部分原因是其更广泛的适用性（不仅限于 AI 模型演示，还支持复杂的数据可视化和管理面板）。

2. 增长驱动因素分析

(1) Gradio 的增长动力

• AI 模型演示需求：Gradio 在 Hugging Face Spaces 上的广泛应用推动了其增长，许多 AI 研究者使用它快速部署模型 Demo。

• 轻量化 & 易用性：仅需几行代码即可创建交互界面，适合快速验证 AI 模型。

• 局限性：由于组件较少，不适合构建复杂的数据应用，可能限制了长期增长。

(2) Streamlit 的增长动力

• 数据科学 & 企业应用：Streamlit 被广泛用于数据分析、商业智能（BI）和实时监控系统，支持更复杂的交互和布局。

• 生态扩展：Streamlit 的组件市场（如 st_aggrid、st_pages）和云部署选项（Streamlit Cloud）增强了其吸引力。

• 社区活跃度：Streamlit 的 GitHub 社区更活跃，年均举办多场黑客马拉松，推动创新用例。

3. 未来趋势预测

指标	Gradio	Streamlit
适用场景	AI 模型演示	数据科学 & 企业应用
增长潜力	中等（依赖 AI 发展）	高（企业需求增加）
社区活跃度	较高（Hugging Face 集成）	极高（企业 & 数据科学社区）
未来方向	可能增强多模态支持	可能优化企业级部署

关键观察

1. Gradio 的增长与 AI 模型（如 LLMs、Diffusion 模型）的流行度高度相关，如果 AI 领域持续爆发，其 Star 数可能再次加速增长。

2. Streamlit 的增长更稳健，因为它不仅用于 AI，还在金融、医疗、物联网等领域广泛应用。

3. 可能的交叉趋势：未来可能出现更多结合 Streamlit（数据分析）和 Gradio（模型交互）的混合应用。

4. 结论

• 如果你关注 AI 模型快速演示 → Gradio 更合适（增长稳定，但可能受限于功能范围）。

• 如果你需要复杂数据应用 & 企业级工具 → Streamlit 增长更快，生态更成熟。