Gradio နိဒါန်း

ဒီအခန်းမှာ ကျွန်တော်တို့ဟာ သင့်ရဲ့ machine learning models တွေအတွက် interactive demos တွေကို ဘယ်လိုတည်ဆောက်ရမယ်ဆိုတာ လေ့လာသွားမှာပါ။

ဘာကြောင့် machine learning model အတွက် demo ဒါမှမဟုတ် GUI တစ်ခုကို တည်ဆောက်သင့်တာလဲ။ Demos တွေက အောက်ပါတို့ကို ခွင့်ပြုပါတယ်…

• Machine learning developer များက ၎င်းတို့ရဲ့ အလုပ်တွေကို နည်းပညာပိုင်းမကျွမ်းကျင်တဲ့ အဖွဲ့များ ဒါမှမဟုတ် ဖောက်သည်များ အပါအဝင် ပရိသတ်ကျယ်ပြန့်စွာကို လွယ်ကူစွာ တင်ပြနိုင်ပါတယ်။
• Researchers များက machine learning models တွေနဲ့ behavior တွေကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ reproduce လုပ်နိုင်ပါတယ်။
• Quality testers များ ဒါမှမဟုတ် end users များက models တွေရဲ့ failure points တွေကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ဖော်ထုတ်ပြီး debug လုပ်နိုင်ပါတယ်။
• မတူကွဲပြားသော သုံးစွဲသူများက models များရှိ algorithmic biases တွေကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပါတယ်။

ကျွန်တော်တို့ရဲ့ models တွေအတွက် demos တွေ တည်ဆောက်ဖို့ Gradio library ကို အသုံးပြုပါမယ်။ Gradio က Python သုံးပြီး machine learning model တိုင်းအတွက် web-based demos တွေကို တည်ဆောက်နိုင်၊ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်ပြီး မျှဝေနိုင်ပါတယ်။

Gradio နဲ့ တည်ဆောက်ထားတဲ့ machine learning demos တွေရဲ့ ဥပမာအချို့ကတော့ -

• sketch တစ်ခုကို input အဖြစ်ယူပြီး ဘာကိုဆွဲထားတယ်လို့ ထင်သလဲဆိုတဲ့ labels တွေကို output ထုတ်ပေးတဲ့ sketch recognition model တစ်ခု-

• context paragraph တစ်ခုနဲ့ မေးခွန်းတစ်ခုကို input အဖြစ်ယူပြီး response နဲ့ probability score ကို output ထုတ်ပေးတဲ့ extractive question answering model တစ်ခု (ဒီလို model အမျိုးအစားအကြောင်းကို Chapter 7 မှာ ဆွေးနွေးခဲ့ပါတယ်)

• image တစ်ခုကို input အဖြစ်ယူပြီး background ကို ဖယ်ရှားထားတဲ့ image ကို output ထုတ်ပေးတဲ့ background removal model တစ်ခု

ဒီအခန်းကို concepts နဲ့ applications နှစ်ခုလုံးပါဝင်တဲ့ အပိုင်းတွေအဖြစ် ပိုင်းခြားထားပါတယ်။ အပိုင်းတစ်ခုစီမှာ concept ကို သင်ယူပြီးတာနဲ့၊ image classification ကနေ speech recognition အထိ မတူညီတဲ့ demo အမျိုးအစားတစ်ခုကို တည်ဆောက်ဖို့ အဲဒါကို အသုံးချသွားမှာပါ။ ဒီအခန်းပြီးတဲ့အခါ၊ သင်ဟာ ဒီ demos တွေကို (အများကြီး ထပ်တိုး) Python code လိုင်းအနည်းငယ်နဲ့ တည်ဆောက်နိုင်ပါလိမ့်မယ်။

👀 Machine learning community က တည်ဆောက်ထားတဲ့ machine learning demos တွေရဲ့ နောက်ဆုံးဥပမာများစွာကို ကြည့်ရှုဖို့ Hugging Face Spaces ကို ကြည့်ပါ။

ဝေါဟာရ ရှင်းလင်းချက် (Glossary)

• Interactive Demos: အသုံးပြုသူများနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်သော၊ machine learning models များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုက်ရိုက်ပြသနိုင်သော application များ။
• Machine Learning Models: Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် အချက်အလက်များကို လေ့လာပြီး ခန့်မှန်းချက်များ ပြုလုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော သင်္ချာဆိုင်ရာဖွဲ့စည်းပုံများ။
• GUI (Graphical User Interface): အသုံးပြုသူများနှင့် ဂရပ်ဖစ်ပုံစံဖြင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်သော ဆော့ဖ်ဝဲလ် interface။
• Machine Learning Developers: Machine Learning မော်ဒယ်များကို ဖန်တီး၊ တည်ဆောက်ပြီး အကောင်အထည်ဖော်သူများ။
• Non-technical Teams: နည်းပညာဆိုင်ရာ ဗဟုသုတ နည်းပါးသော အဖွဲ့များ (ဥပမာ- စျေးကွက်ရှာဖွေရေး၊ စီးပွားရေးအဖွဲ့များ)။
• Customers: ကုန်ပစ္စည်း သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြုသူများ။
• Researchers: သုတေသနလုပ်ငန်းများကို လုပ်ဆောင်သူများ။
• Reproduce: သတ်မှတ်ထားသော code နှင့် data ကို အသုံးပြု၍ တူညီသော ရလဒ်များကို ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်ခြင်း။
• Quality Testers: ဆော့ဖ်ဝဲလ် သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်များ၏ အရည်အသွေးကို စစ်ဆေးသူများ။
• End Users: ဆော့ဖ်ဝဲလ် သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်ကို နောက်ဆုံးအသုံးပြုသူများ။
• Debug: ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်တစ်ခုရှိ အမှားများ (bugs) ကို ရှာဖွေ၊ ဖော်ထုတ်ပြီး ပြင်ဆင်ခြင်း။
• Failure Points: မော်ဒယ်တစ်ခု၏ အားနည်းချက်များ သို့မဟုတ် မှားယွင်းနိုင်ခြေရှိသော အပိုင်းများ။
• Algorithmic Biases: AI algorithms များ၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များတွင် ဒေတာ သို့မဟုတ် ဒီဇိုင်းကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော ဘက်လိုက်မှုများ။
• Gradio Library: Python library တစ်ခုဖြစ်ပြီး machine learning မော်ဒယ်တွေအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူတဲ့ web interface တွေ ဒါမှမဟုတ် demo တွေကို အလွယ်တကူ ဖန်တီးနိုင်စေပါတယ်။
• Python: အလွန်ရေပန်းစားသော high-level, general-purpose programming language။
• Sketch Recognition: လက်ဆွဲပုံများကို AI က အသိအမှတ်ပြုခြင်း။
• Question Answering: ပေးထားသော စာသားတစ်ခုမှ မေးခွန်းတစ်ခု၏ အဖြေကို ရှာဖွေခြင်း။
• Context Paragraph: မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်းအတွက် အဖြေရှာဖွေရန် အသုံးပြုသော စာသားအပိုင်း။
• Probability Score: ခန့်မှန်းချက်တစ်ခု၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဖော်ပြသော ဂဏန်းတန်ဖိုး။
• Extractive Question Answering: ပေးထားသော context စာသားမှ အဖြေကို တိုက်ရိုက် ထုတ်ယူသော question answering ပုံစံ။
• Background Removal: ပုံရိပ်တစ်ခုမှ နောက်ခံကို ဖယ်ရှားခြင်း။
• Image Classification: ပုံရိပ်များကို သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများထဲသို့ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း။
• Speech Recognition: အသံပြောဆိုမှုများကို စာသားအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း။
• Hugging Face Spaces: Hugging Face Hub ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး Gradio ကဲ့သို့သော library များကို အသုံးပြု၍ Machine Learning demos များကို host လုပ်ပြီး မျှဝေနိုင်သည်။

Update on GitHub