Gradio

Gradio 支持多种类型的机器学习模型，包括但不限于图像分类、自然语言处理（NLP）、语音识别和回归模型。它通过定义输入输出接口，可以与任何 Python 函数集成，因此几乎可以支持所有类型的模型。

使用 Gradio 部署模型通常涉及编写一个 Python 脚本，定义模型的预测函数，并通过 Gradio 的 Interface 或 App API 创建交互式界面。你可以将该脚本作为 Web 应用运行，或将其打包为 Docker 容器进行部署。

Gradio 提供了基本的 UI 自定义功能，例如调整组件的顺序和类型。对于更复杂的样式和布局需求，可以通过传递 HTML/CSS 代码或使用第三方库（如 Streamlit）进行扩展。不过，其主要设计目标是快速构建原型，而非高度定制化界面。