快速 AI 应用框架对比：Gradio、Streamlit 和 Dash

Gradio、Streamlit和Dash是三种非常流行的AI应用框架，它们都可以帮助开发者快速构建互动性AI应用，但是具体的特点和适用场景有所不同。以下是它们的简要对比： Gradio：https://github.com/gradio-app/gradio Gradio的重点是让开发者能够快速构建互动性的模型界面，开发者只需要提供模型和与用户交互的界面，Gradio将处理和管理所有其他方面。 Gradio支持多个数据类型的输入和输出（包括图像，文本和音频），可以在几分钟内轻松创建用于演示或部署的模型可视化。 Gradio对于对Python的初学者或者使用Python临时构建界面的开发者来说是一个很好的选择，因为 Gradio 不需要很多的代码或配置就可以快速启动。 https://github.com/gradio-app/awesome-demos ----------- Streamlit：https://github.com/streamlit/streamlit Streamlit提供了一系列工具和组件，可以方便的创建一个云端的应用程序。 Streamlit 强调让开发者可以轻松地创建交互性应用程序（包括数据可视化和机器学习模型），并且可以随时编辑并看到实时的反馈。 Streamlit 更新快，支持的数据组件和API自然而然跟进，方便整个站点的部署与扩展。 ----------- Dash：https://dash.gallery/Portal/ Dash 是一个基于 Python 和 Plotly 的 Web 应用框架，支持快速构建数据可视化和交互式Web应用程序。 Dash 具有极其灵活的布局和设计额外拓展组件的能力,比较适合那些想要更多控制权的开发者。 Dash 更多用于企业级产品级应用。 ----------- 这三个框架都很好用，Gradio对于初学者或非开发人员来说是一个很好的选择。Streamlit则是为了快速部署大规模的Web应用程序诞生，适合于需要加速界面实现的开发者。Dash则更偏重于更定制化的桌面式Web应用，适合企业级应用程序的开发。您应该根据您的项目和知识水平来选择这三个框架之一。