import{s as L,f as K,n as O,o as D}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as ee,i as te,g as r,s as n,r as $,A as ae,h as c,f as a,c as o,j as N,u as J,x as E,k as p,y as le,a as l,v as T,d as U,t as G,w as _}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{C as X}from"../chunks/CodeBlock.4baef5d7.js";import{H as se,E as ne}from"../chunks/getInferenceSnippets.ba5f4cd0.js";function oe(Y){let i,B,j,C,m,k,u,q=`В этом заключительном разделе, посвященном классификации звука, мы построим демонстрационный пример <a href="https://gradio.app" rel="nofollow">Gradio</a> чтобы
продемонстрировать модель классификации музыки, которую мы только что обучили на наборе данных <a href="https://huggingface.co/datasets/marsyas/gtzan" rel="nofollow">GTZAN</a>.
Первое, что необходимо сделать, это загрузить контрольную точку дообученной модели с помощью класса <code>pipeline()</code> - это уже хорошо знакомо по разделу
<a href="classification_models">Предварительно обученные модели и наборы данных для классификации звука</a>. Вы можете изменить <code>model_id</code> на пространство имен
вашей дообученной модели на Hugging Face Hub:`,x,d,I,f,S=`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 <code>preds</code> и оформляем их в виде словаря для отображения на выходе:`,R,M,W,w,z="Наконец, мы запускаем демонстрационную программу Gradio с помощью функции, которую мы только что определили:",Z,h,v,y,P="В результате будет запущена демонстрация Gradio, аналогичная той, что работает на Hugging Face Space:",H,s,F,Q,g,A,b,V;return m=new se({props:{title:"Создание демонтрационного образца с Gradio",local:"создание-демонтрационного-образца-с-gradio",headingTag:"h1"}}),d=new X({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBbW9kZWxfaWQlMjAlM0QlMjAlMjJzYW5jaGl0LWdhbmRoaSUyRmRpc3RpbGh1YmVydC1maW5ldHVuZWQtZ3R6YW4lMjIlMEFwaXBlJTIwJTNEJTIwcGlwZWxpbmUoJTIyYXVkaW8tY2xhc3NpZmljYXRpb24lMjIlMkMlMjBtb2RlbCUzRG1vZGVsX2lkKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

model_id = <span class="hljs-string">&quot;sanchit-gandhi/distilhubert-finetuned-gtzan&quot;</span>
pipe = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;audio-classification&quot;</span>, model=model_id)`,wrap:!1}}),M=new X({props:{code:"ZGVmJTIwY2xhc3NpZnlfYXVkaW8oZmlsZXBhdGgpJTNBJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwcHJlZHMlMjAlM0QlMjBwaXBlKGZpbGVwYXRoKSUwQSUyMCUyMCUyMCUyMG91dHB1dHMlMjAlM0QlMjAlN0IlN0QlMEElMjAlMjAlMjAlMjBmb3IlMjBwJTIwaW4lMjBwcmVkcyUzQSUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMG91dHB1dHMlNUJwJTVCJTIybGFiZWwlMjIlNUQlNUQlMjAlM0QlMjBwJTVCJTIyc2NvcmUlMjIlNUQlMEElMjAlMjAlMjAlMjByZXR1cm4lMjBvdXRwdXRz",highlighted:`<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">classify_audio</span>(<span class="hljs-params">filepath</span>):
    preds = pipe(filepath)
    outputs = {}
    <span class="hljs-keyword">for</span> p <span class="hljs-keyword">in</span> preds:
        outputs[p[<span class="hljs-string">&quot;label&quot;</span>]] = p[<span class="hljs-string">&quot;score&quot;</span>]
    <span class="hljs-keyword">return</span> outputs`,wrap:!1}}),h=new X({props:{code:"aW1wb3J0JTIwZ3JhZGlvJTIwYXMlMjBnciUwQSUwQWRlbW8lMjAlM0QlMjBnci5JbnRlcmZhY2UoJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwZm4lM0RjbGFzc2lmeV9hdWRpbyUyQyUyMGlucHV0cyUzRGdyLkF1ZGlvKHR5cGUlM0QlMjJmaWxlcGF0aCUyMiklMkMlMjBvdXRwdXRzJTNEZ3Iub3V0cHV0cy5MYWJlbCgpJTBBKSUwQWRlbW8ubGF1bmNoKGRlYnVnJTNEVHJ1ZSk=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">import</span> gradio <span class="hljs-keyword">as</span> gr

demo = gr.Interface(
    fn=classify_audio, inputs=gr.Audio(<span class="hljs-built_in">type</span>=<span class="hljs-string">&quot;filepath&quot;</span>), outputs=gr.outputs.Label()
)
demo.launch(debug=<span class="hljs-literal">True</span>)`,wrap:!1}}),g=new ne({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter4/demo.mdx"}}),{c(){i=r("meta"),B=n(),j=r("p"),C=n(),$(m.$$.fragment),k=n(),u=r("p"),u.innerHTML=q,x=n(),$(d.$$.fragment),I=n(),f=r("p"),f.innerHTML=S,R=n(),$(M.$$.fragment),W=n(),w=r("p"),w.textContent=z,Z=n(),$(h.$$.fragment),v=n(),y=r("p"),y.textContent=P,H=n(),s=r("iframe"),Q=n(),$(g.$$.fragment),A=n(),b=r("p"),this.h()},l(e){const t=ae("svelte-u9bgzb",document.head);i=c(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),B=o(e),j=c(e,"P",{}),N(j).forEach(a),C=o(e),J(m.$$.fragment,e),k=o(e),u=c(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),E(u)!=="svelte-voaxyb"&&(u.innerHTML=q),x=o(e),J(d.$$.fragment,e),I=o(e),f=c(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),E(f)!=="svelte-efg37g"&&(f.innerHTML=S),R=o(e),J(M.$$.fragment,e),W=o(e),w=c(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),E(w)!=="svelte-x748wq"&&(w.textContent=z),Z=o(e),J(h.$$.fragment,e),v=o(e),y=c(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),E(y)!=="svelte-17r6uht"&&(y.textContent=P),H=o(e),s=c(e,"IFRAME",{src:!0,frameborder:!0,height:!0,title:!0,class:!0,allow:!0,sandbox:!0}),N(s).forEach(a),Q=o(e),J(g.$$.fragment,e),A=o(e),b=c(e,"P",{}),N(b).forEach(a),this.h()},h(){p(i,"name","hf:doc:metadata"),p(i,"content",ie),K(s.src,F="https://course-demos-song-classifier.hf.space")||p(s,"src",F),p(s,"frameborder","0"),p(s,"height","450"),p(s,"title","Gradio app"),p(s,"class","container p-0 flex-grow space-iframe"),p(s,"allow","accelerometer; ambient-light-sensor; autoplay; battery; camera; document-domain; encrypted-media; fullscreen; geolocation; gyroscope; layout-animations; legacy-image-formats; magnetometer; microphone; midi; oversized-images; payment; picture-in-picture; publickey-credentials-get; sync-xhr; usb; vr ; wake-lock; xr-spatial-tracking"),p(s,"sandbox","allow-forms allow-modals allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox allow-same-origin allow-scripts allow-downloads")},m(e,t){le(document.head,i),l(e,B,t),l(e,j,t),l(e,C,t),T(m,e,t),l(e,k,t),l(e,u,t),l(e,x,t),T(d,e,t),l(e,I,t),l(e,f,t),l(e,R,t),T(M,e,t),l(e,W,t),l(e,w,t),l(e,Z,t),T(h,e,t),l(e,v,t),l(e,y,t),l(e,H,t),l(e,s,t),l(e,Q,t),T(g,e,t),l(e,A,t),l(e,b,t),V=!0},p:O,i(e){V||(U(m.$$.fragment,e),U(d.$$.fragment,e),U(M.$$.fragment,e),U(h.$$.fragment,e),U(g.$$.fragment,e),V=!0)},o(e){G(m.$$.fragment,e),G(d.$$.fragment,e),G(M.$$.fragment,e),G(h.$$.fragment,e),G(g.$$.fragment,e),V=!1},d(e){e&&(a(B),a(j),a(C),a(k),a(u),a(x),a(I),a(f),a(R),a(W),a(w),a(Z),a(v),a(y),a(H),a(s),a(Q),a(A),a(b)),a(i),_(m,e),_(d,e),_(M,e),_(h,e),_(g,e)}}}const ie='{"title":"Создание демонтрационного образца с Gradio","local":"создание-демонтрационного-образца-с-gradio","sections":[],"depth":1}';function pe(Y){return D(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class de extends ee{constructor(i){super(),te(this,i,pe,oe,L,{})}}export{de as component};
