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使用标记

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简介

当您演示一个机器学习模型时，您可能希望收集试用模型的用户的数据，特别是模型行为不如预期的数据点。捕获这些“困难”数据点是有价值的，因为它允许您改进机器学习模型并使其更可靠和稳健。

Gradio 通过在每个“界面”中包含一个标记按钮来简化这些数据的收集。这使得用户或测试人员可以轻松地将数据发送回运行演示的机器。样本会保存在一个 CSV 日志文件中（默认情况下）。如果演示涉及图像、音频、视频或其他类型的文件，则这些文件会单独保存在一个并行目录中，并且这些文件的路径会保存在 CSV 文件中。

在 gradio.Interface 中使用标记按钮

使用 Gradio 的 Interface 进行标记特别简单。默认情况下，在输出组件下方有一个标记为标记的按钮。当用户测试您的模型时，如果看到有趣的输出，他们可以点击标记按钮将输入和输出数据发送回运行演示的机器。样本会保存在一个 CSV 日志文件中（默认情况下）。如果演示涉及图像、音频、视频或其他类型的文件，则这些文件会单独保存在一个并行目录中，并且这些文件的路径会保存在 CSV 文件中。

在 gradio.Interface 中有四个参数控制标记的工作方式。我们将详细介绍它们。

• allow_flagging：此参数可以设置为 "manual"（默认值），"auto" 或 "never"。
  • manual：用户将看到一个标记按钮，只有在点击按钮时样本才会被标记。
  • auto：用户将不会看到一个标记按钮，但每个样本都会自动被标记。
  • never：用户将不会看到一个标记按钮，并且不会标记任何样本。
• flagging_options：此参数可以是 None（默认值）或字符串列表。
  • 如果是 None，则用户只需点击标记按钮，不会显示其他选项。
  • 如果提供了一个字符串列表，则用户会看到多个按钮，对应于提供的每个字符串。例如，如果此参数的值为[" 错误 ", " 模糊 "]，则会显示标记为标记为错误和标记为模糊的按钮。这仅适用于 allow_flagging 为 "manual" 的情况。
  • 所选选项将与输入和输出一起记录。
• flagging_dir：此参数接受一个字符串。
  • 它表示标记数据存储的目录名称。
• flagging_callback：此参数接受 FlaggingCallback 类的子类的实例
  • 使用此参数允许您编写在点击标记按钮时运行的自定义代码
  • 默认情况下，它设置为 gr.CSVLogger 的一个实例
  • 一个示例是将其设置为 gr.HuggingFaceDatasetSaver 的一个实例，这样您可以将任何标记的数据导入到 HuggingFace 数据集中（参见下文）。

标记的数据会发生什么？

在 flagging_dir 参数提供的目录中，将记录标记的数据的 CSV 文件。

以下是一个示例：下面的代码创建了嵌入其中的计算器界面：

import gradio as gr


def calculator(num1, operation, num2):
    if operation == "add":
        return num1 + num2
    elif operation == "subtract":
        return num1 - num2
    elif operation == "multiply":
        return num1 * num2
    elif operation == "divide":
        return num1 / num2


iface = gr.Interface(
    calculator,
    ["number", gr.Radio(["add", "subtract", "multiply", "divide"]), "number"],
    "number",
    allow_flagging="manual"
)

iface.launch()

当您点击上面的标记按钮时，启动界面的目录将包括一个新的标记子文件夹，其中包含一个 CSV 文件。该 CSV 文件包括所有被标记的数据。

+-- flagged/
|   +-- logs.csv

flagged/logs.csv

num1,operation,num2,Output,timestamp
5,add,7,12,2022-01-31 11:40:51.093412
6,subtract,1.5,4.5,2022-01-31 03:25:32.023542

如果界面涉及文件数据，例如图像和音频组件，还将创建文件夹来存储这些标记的数据。例如，将 image 输入到 image 输出界面将创建以下结构。

+-- flagged/
|   +-- logs.csv
|   +-- image/
|   |   +-- 0.png
|   |   +-- 1.png
|   +-- Output/
|   |   +-- 0.png
|   |   +-- 1.png

flagged/logs.csv

im,Output timestamp
im/0.png,Output/0.png,2022-02-04 19:49:58.026963
im/1.png,Output/1.png,2022-02-02 10:40:51.093412

如果您希望用户为标记提供一个原因，您可以将字符串列表传递给 Interface 的 flagging_options 参数。用户在标记时必须选择其中一项，选项将作为附加列保存在 CSV 文件中。

如果我们回到计算器示例，下面的代码将创建嵌入其中的界面。

iface = gr.Interface(
    calculator,
    ["number", gr.Radio(["add", "subtract", "multiply", "divide"]), "number"],
    "number",
    allow_flagging="manual",
    flagging_options=["wrong sign", "off by one", "other"]
)

iface.launch()

当用户点击标记按钮时，CSV 文件现在将包括指示所选选项的列。

flagged/logs.csv

num1,operation,num2,Output,flag,timestamp
5,add,7,-12,wrong sign,2022-02-04 11:40:51.093412
6,subtract,1.5,3.5,off by one,2022-02-04 11:42:32.062512

HuggingFaceDatasetSaver 回调

有时，将数据保存到本地 CSV 文件是不合理的。例如，在 Hugging Face Spaces 上 ，开发者通常无法访问托管 Gradio 演示的底层临时机器。这就是为什么，默认情况下，在 Hugging Face Space 中关闭标记的原因。然而， 您可能希望对标记的数据做其他处理。 you may want to do something else with the flagged data.

通过 flagging_callback 参数，我们使这变得非常简单。

例如，下面我们将会将标记的数据从我们的计算器示例导入到 Hugging Face 数据集中，以便我们可以构建一个“众包”数据集：

import os

HF_TOKEN = os.getenv('HF_TOKEN')
hf_writer = gr.HuggingFaceDatasetSaver(HF_TOKEN, "crowdsourced-calculator-demo")

iface = gr.Interface(
    calculator,
    ["number", gr.Radio(["add", "subtract", "multiply", "divide"]), "number"],
    "number",
    description="Check out the crowd-sourced dataset at: [https://huggingface.co/datasets/aliabd/crowdsourced-calculator-demo](https://huggingface.co/datasets/aliabd/crowdsourced-calculator-demo)",
    allow_flagging="manual",
    flagging_options=["wrong sign", "off by one", "other"],
    flagging_callback=hf_writer
)

iface.launch()

注意，我们使用我们的 Hugging Face 令牌和 要保存样本的数据集的名称，定义了我们自己的 gradio.HuggingFaceDatasetSaver 的实例。此外，我们还将 allow_flagging="manual" 设置为了 ，因为在 Hugging Face Spaces 中，allow_flagging 默认设置为 "never"。这是我们的演示：

您现在可以在这个公共的 Hugging Face 数据集中看到上面标记的所有示例。

我们创建了 gradio.HuggingFaceDatasetSaver 类，但只要它继承自此文件中定义的 FlaggingCallback，您可以传递自己的自定义类。如果您创建了一个很棒的回调，请将其贡献给该存储库！

使用 Blocks 进行标记

如果您正在使用 gradio.Blocks，又该怎么办呢？一方面，使用 Blocks 您拥有更多的灵活性 --您可以编写任何您想在按钮被点击时运行的 Python 代码， 并使用 Blocks 中的内置事件分配它。

同时，您可能希望使用现有的 FlaggingCallback 来避免编写额外的代码。 这需要两个步骤：

1. 您必须在代码中的某个位置运行您的回调的 .setup() 方法 在第一次标记数据之前
2. 当点击标记按钮时，您触发回调的 .flag() 方法， 确保正确收集参数并禁用通常的预处理。

下面是一个使用默认的 CSVLogger 标记图像怀旧滤镜 Blocks 演示的示例： data using the default CSVLogger:

$code_blocks_flag $demo_blocks_flag

隐私

重要提示：请确保用户了解他们提交的数据何时被保存以及您计划如何处理它。当您使用 allow_flagging=auto（当通过演示提交的所有数据都被标记时），这一点尤为重要

这就是全部！祝您建设愉快 :)