6️⃣ 部署與分享

🎯 為什麼要部署 Gradio 應用？

Gradio 讓我們輕鬆建立 AI 應用，但如果要 讓更多人使用，我們需要將應用部署到網路上。

🔹 部署 Gradio 的方式

✅ 內建分享功能（share=True）

✅ Hugging Face Spaces（適合開源應用）

✅ Flask / FastAPI 整合（適合自訂部署）

✅ 雲端平台（如 Google Cloud, AWS, Vercel, Render）

🎯 1. 使用 `share=True` 快速分享

如果你只是想快速讓其他人測試你的 Gradio 應用，launch(share=True) 是最簡單的方法。

🔹 直接產生公開網址

import gradio as gr

def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text").launch(share=True)

✅ 執行後會產生一個網址（如 https://1234.gradio.app），可以分享給任何人。

⚠️ 限制：這種方式適合 短期測試，網址可能在 72 小時後失效。

🎯 2. 部署到 Hugging Face Spaces

Hugging Face Spaces 提供 免費 Gradio 部署，適合開源 AI 專案。

🔹 建立 `app.py`

import gradio as gr

def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")

demo.launch()

🔹 建立 `requirements.txt`

gradio

🔹 上傳至 Hugging Face Spaces

建立 Hugging Face 帳號
建立新 Space，選擇 Gradio 應用
上傳 app.py 和 requirements.txt
部署後，即可獲得永久網址！

✅ 適合長期公開應用，不需要伺服器維護

🎯 3. 整合 Flask / FastAPI

如果需要更進階的 API 或後端整合，可以用 Flask 或 FastAPI。

🔹 Flask 整合範例

from flask import Flask
import gradio as gr

app = Flask(__name__)

def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

gui = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")

@app.route('/')
def gradio_app():
    return gui.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False)

if __name__ == "__main__":
    app.run()

✅ 適合需要後端 API 支援的應用，如資料庫操作或身份驗證。

🎯 4. 使用 Vercel / Render 部署

如果想讓 Gradio 應用有獨立網址，可以使用 Vercel 或 Render。

🔹 Render 部署方式

在 Render 建立新 Web Service
選擇 Python 應用，連結 GitHub Repo
在 Start Command 欄位輸入：
```
python app.py
```
部署後，Render 會提供一個固定網址！

✅ 適合免費長期運行，方便用戶訪問。

📌 總結

方式	適合對象	優勢
share=True	個人測試	簡單快速，無需額外設定
Hugging Face Spaces	開源應用	免費、易於分享，可長期存活
Flask / FastAPI 整合	需要後端 API	支援資料庫與使用者驗證
Vercel / Render	長期公開應用	提供固定網址，適合正式應用

🚀 現在你已經學會如何部署 Gradio 應用，趕快應用到你的專案上吧！ 😊