Gradio, AI İş Akışlarını Sürükle-Bırak Canvas ile Çalıştırıp Deploy Etmeyi Sağlayan gr.Workflow’ü Tanıttı

Gradio, 25 Ağustos 2026 tarihinde gr.Workflow özelliğini resmi blog’unda tanıttı. Bu yeni araç, birden fazla AI modelini veya Python fonksiyonunu boru hattı (pipeline) şeklinde birbirine bağlamayı ve bu boru hattını doğrudan kullanıcı arayüzü haline getirmeyi sağlıyor.

gr.Workflow ile geliştiriciler, adımları tipli düğümlerden oluşan bir grafik olarak tanımlıyor. Gradio bu grafiği sürükle-bırak canvas olarak sunuyor. Her düğüm çalıştırılabilir durumda ve ara çıktılar anında görünür hale geliyor. Oluşturulan grafik aynı zamanda otomatik REST API’ye dönüşüyor ve tek komutla Hugging Face Spaces’e deploy edilebiliyor.

gr.Workflow ile Oluşturulan Örnek Uygulamalar

Bir örnekte kullanıcı bir fotoğraf yükleyip “karlı kış manzarasına çevir” veya “güneş gözlüğü ekle” gibi talimatlar veriyor. Bu tek bir düğümle Qwen/Qwen-Image-Edit modelini Hugging Face Inference Providers üzerinden çağırarak düzenlenmiş görüntüyü üretiyor.

Başka bir workflow’da tek bir konu başlığı hem FLUX.1-schnell ile görüntüye, hem arka plan kaldırma Spaces’ine yapıştırılabilir sticker’a, hem de MeloTTS ile seslendirmeye ve bir LLM ile bölüm başlığına dönüşüyor. Bu üç farklı çıktı, ayrı REST endpoint’leri (/sticker, /voiceover, /episode_title) olarak da kullanılabiliyor.

Paralel çalışma örneğinde ise tek bir fikir, FLUX ile temel görüntü, iki farklı stil (watercolor ve cyberpunk) ve bir LLM ile galeri başlığı üretiyor. Tüm işlemler paralel olarak çalıştırılıyor.

Hugging Face Dataset’lerini Canlı Analiz Etme

Başka bir demo, Hugging Face dataset ID’si girildiğinde (örneğin stanfordnlp/imdb) dört farklı operatör düğümünü paralel çalıştırıyor. Datasets Server API kullanılarak veri setine genel bakış, ilk satırlar önizlemesi, sütun istatistikleri ve dağılım grafiği anında oluşturuluyor.

Kendi GPU Modelinizi Çalıştırma ve API Kullanımı

gr.Workflow sadece uzak servisleri değil, Space içinde GPU’da çalışan yerel modelleri de destekliyor. Bir Python fonksiyonu @spaces.GPU dekoratörüyle işaretlendiğinde ZeroGPU geçici olarak GPU tahsis edip modeli çalıştırıyor. Örnek olarak Lightricks/LTX-Video-0.9.7-distilled modeli Diffusers üzerinden yüklenerek durağan bir görüntüyü kısa videoya dönüştürüyor.

Oluşturulan her workflow, ekstra kod yazmadan API olur. Gradio Client kütüphanesiyle veya curl ile doğrudan endpoint’lere istek gönderilebiliyor. Kullanıcılar mevcut demo Space’lerini “Duplicate” butonuyla kopyalayıp kendi iş akışlarını hemen düzenleyebiliyor.

gr.Workflow, referans (giriş), operatör (işlem) ve subject (çıktı) olmak üzere üç tür düğümden oluşuyor. Operatörler kendi Python fonksiyonu, Hugging Face Inference Providers modeli, başka bir Gradio Space veya Hub dataset satırı olabilir.

Kaynak: Hugging Face Blog — 25.08.2026 03:00