# Создание демонтрационного образца с Gradio

В этом заключительном разделе, посвященном классификации звука, мы построим демонстрационный пример [Gradio](https://gradio.app) чтобы
продемонстрировать модель классификации музыки, которую мы только что обучили на наборе данных [GTZAN](https://huggingface.co/datasets/marsyas/gtzan).
Первое, что необходимо сделать, это загрузить контрольную точку дообученной модели с помощью класса `pipeline()` - это уже хорошо знакомо по разделу
[Предварительно обученные модели и наборы данных для классификации звука](classification_models). Вы можете изменить `model_id` на пространство имен
вашей дообученной модели на Hugging Face Hub:

```python
from transformers import pipeline

model_id = "sanchit-gandhi/distilhubert-finetuned-gtzan"
pipe = pipeline("audio-classification", model=model_id)
```

Во-вторых, мы определим функцию, которая принимает путь к файлу для входного аудиосигнала и пропускает его через конвейер. Здесь конвейер автоматически
позаботится о том, чтобы загрузить аудиофайл, передискретизировать его до нужной частоты дискретизации и выполнить вывод с помощью модели. Мы берем
предсказания модели `preds` и оформляем их в виде словаря для отображения на выходе:

```python
def classify_audio(filepath):
    preds = pipe(filepath)
    outputs = {}
    for p in preds:
        outputs[p["label"]] = p["score"]
    return outputs
```

Наконец, мы запускаем демонстрационную программу Gradio с помощью функции, которую мы только что определили:

```python
import gradio as gr

demo = gr.Interface(
    fn=classify_audio, inputs=gr.Audio(type="filepath"), outputs=gr.outputs.Label()
)
demo.launch(debug=True)
```

В результате будет запущена демонстрация Gradio, аналогичная той, что работает на Hugging Face Space:

