Gradio

Gradioとは、機械学習モデルやAPIのインタラクティブなデモWebアプリケーションを、わずか数行のPythonコードで構築・共有できるオープンソースライブラリです。Abubakar Abidが2019年に開発を開始し、2021年にHugging Faceが買収しました。HTML・CSS・JavaScriptの知識不要でAIモデルのUIを構築できるため、研究者・開発者のデモ公開ツールとして広く普及しています。

設計思想として、Gradioは「Interfaceパターン」を採用しています。入力コンポーネント（テキスト・画像・音声・ファイル等）と出力コンポーネントを定義し、その間を処理関数でつなぐだけでWebアプリが完成します。`gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs="text").launch()`のように3行でデモが起動できます。

主要コンポーネントとして、`gr.Interface`（シンプルな入出力デモ）・`gr.Blocks`（柔軟なレイアウト構築）・`gr.ChatInterface`（チャットボットUI専用）を提供します。特に`gr.ChatInterface`はLLMアプリのデモに最適化されており、ストリーミング表示・会話履歴管理・マルチモーダル入力をサポートします。

LLMアプリ開発での活用として、(1)チャットボットデモ：`gr.ChatInterface`でOpenAI・Anthropic・ローカルLLMのチャットUIを即座に構築、(2)RAGデモ：ファイルアップロードとベクター検索を組み合わせたQ&Aデモを数十行で実装、(3)画像生成UI：Stable Diffusion等のモデルをテキスト入力→画像出力のインターフェースで公開、(4)音声AI：Whisper等の音声認識モデルのリアルタイムデモを構築があります。

Hugging Face Spacesとのネイティブ統合により、GitHubリポジトリをプッシュするだけでデモが自動デプロイされ、世界中のユーザーがブラウザからアクセスできます。Streamlitとの棲み分けとして、Gradioは機械学習モデルのデモに特化し、Streamlitはより汎用的なデータアプリ向けとされています。