import{s as O,a as D,n as ee,o as te}from"../chunks/scheduler.cd324960.js";import{S as le,i as ae,e as r,s as n,c as $,h as se,a as m,d as l,b as i,f as X,g as b,j as S,k as o,l as ne,m as a,n as J,t as T,o as U,p as G}from"../chunks/index.d5c3adcc.js";import{C as ie,H as pe,E as oe}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.8955e42b.js";import{C as Y}from"../chunks/CodeBlock.e6d23c2c.js";function re(q){let p,C,_,B,c,k,u,I,d,z=`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:`,R,f,W,M,L=`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:`,Z,w,v,h,P="Наконец, мы запускаем демонстрационную программу Gradio с помощью функции, которую мы только что определили:",H,y,Q,g,F="В результате будет запущена демонстрация Gradio, аналогичная той, что работает на Hugging Face Space:",V,s,K,A,j,E,x,N;return c=new ie({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),u=new pe({props:{title:"Создание демонтрационного образца с Gradio",local:"создание-демонтрационного-образца-с-gradio",headingTag:"h1"}}),f=new Y({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}}),w=new Y({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}}),y=new Y({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}}),j=new oe({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter4/demo.mdx"}}),{c(){p=r("meta"),C=n(),_=r("p"),B=n(),$(c.$$.fragment),k=n(),$(u.$$.fragment),I=n(),d=r("p"),d.innerHTML=z,R=n(),$(f.$$.fragment),W=n(),M=r("p"),M.innerHTML=L,Z=n(),$(w.$$.fragment),v=n(),h=r("p"),h.textContent=P,H=n(),$(y.$$.fragment),Q=n(),g=r("p"),g.textContent=F,V=n(),s=r("iframe"),A=n(),$(j.$$.fragment),E=n(),x=r("p"),this.h()},l(e){const t=se("svelte-u9bgzb",document.head);p=m(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(l),C=i(e),_=m(e,"P",{}),X(_).forEach(l),B=i(e),b(c.$$.fragment,e),k=i(e),b(u.$$.fragment,e),I=i(e),d=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),S(d)!=="svelte-voaxyb"&&(d.innerHTML=z),R=i(e),b(f.$$.fragment,e),W=i(e),M=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),S(M)!=="svelte-efg37g"&&(M.innerHTML=L),Z=i(e),b(w.$$.fragment,e),v=i(e),h=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),S(h)!=="svelte-x748wq"&&(h.textContent=P),H=i(e),b(y.$$.fragment,e),Q=i(e),g=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),S(g)!=="svelte-17r6uht"&&(g.textContent=F),V=i(e),s=m(e,"IFRAME",{src:!0,frameborder:!0,height:!0,title:!0,class:!0,allow:!0,sandbox:!0}),X(s).forEach(l),A=i(e),b(j.$$.fragment,e),E=i(e),x=m(e,"P",{}),X(x).forEach(l),this.h()},h(){o(p,"name","hf:doc:metadata"),o(p,"content",me),D(s.src,K="https://course-demos-song-classifier.hf.space")||o(s,"src",K),o(s,"frameborder","0"),o(s,"height","450"),o(s,"title","Gradio app"),o(s,"class","container p-0 flex-grow space-iframe"),o(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"),o(s,"sandbox","allow-forms allow-modals allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox allow-same-origin allow-scripts allow-downloads")},m(e,t){ne(document.head,p),a(e,C,t),a(e,_,t),a(e,B,t),J(c,e,t),a(e,k,t),J(u,e,t),a(e,I,t),a(e,d,t),a(e,R,t),J(f,e,t),a(e,W,t),a(e,M,t),a(e,Z,t),J(w,e,t),a(e,v,t),a(e,h,t),a(e,H,t),J(y,e,t),a(e,Q,t),a(e,g,t),a(e,V,t),a(e,s,t),a(e,A,t),J(j,e,t),a(e,E,t),a(e,x,t),N=!0},p:ee,i(e){N||(T(c.$$.fragment,e),T(u.$$.fragment,e),T(f.$$.fragment,e),T(w.$$.fragment,e),T(y.$$.fragment,e),T(j.$$.fragment,e),N=!0)},o(e){U(c.$$.fragment,e),U(u.$$.fragment,e),U(f.$$.fragment,e),U(w.$$.fragment,e),U(y.$$.fragment,e),U(j.$$.fragment,e),N=!1},d(e){e&&(l(C),l(_),l(B),l(k),l(I),l(d),l(R),l(W),l(M),l(Z),l(v),l(h),l(H),l(Q),l(g),l(V),l(s),l(A),l(E),l(x)),l(p),G(c,e),G(u,e),G(f,e),G(w,e),G(y,e),G(j,e)}}}const me='{"title":"Создание демонтрационного образца с Gradio","local":"создание-демонтрационного-образца-с-gradio","sections":[],"depth":1}';function ce(q){return te(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class we extends le{constructor(p){super(),ae(this,p,ce,re,O,{})}}export{we as component};
