Gradio を使用している企業
It allows you to quickly create customizable UI components around your TensorFlow or PyTorch models, or even arbitrary Python functions. Mix and match components to support any combination of inputs and outputs.
Gradio を使用している企業のリスト
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"gradio\"
]
}"Technology
is any of
Gradio
従業員数1.1k収益$8.5MSoftware DevelopmentGradio信頼度：高
従業員数23Software DevelopmentGradio信頼度：高
従業員数30kBusiness Consulting and ServicesGradio信頼度：中
従業員数1.4k収益$161MFinancial ServicesGradio信頼度：中
従業員数68k収益$4.8BIT Services and IT ConsultingGradio信頼度：中
従業員数23k収益$6.7BEngineering ServicesGradio信頼度：中
従業員数990収益$136MSoftware DevelopmentGradio信頼度：中
従業員数731k収益$27BIT Services and IT ConsultingGradio信頼度：中
従業員数328k収益$50BProfessional ServicesGradio信頼度：中
従業員数540収益$12MIT Services and IT ConsultingGradio信頼度：中
当社は、Gradio を使用している 1,067 社とユーザーに関するデータを保有しています。当社の Gradio ユーザーと顧客リストはダウンロード可能で、業界分類、組織規模、地理的位置、資金調達ラウンド、収益数値などの重要な企業情報が豊富に含まれています。
技術使用統計と市場シェア
Gradio ユーザーをターゲットにする方法
- このリストをカスタマイズする方法は？
このデータは、地理、業界、企業規模、収益、技術使用、求人情報などでフィルタリングすることで、ニーズに合わせてカスタマイズできます。データはExcelまたはCSV形式でダウンロード可能です。
- 企業がこの技術を採用した際に通知を受ける方法は？
このデータに対する通知を受け取ることができます。興味のある技術を選択することで、該当技術を使用する新しい企業が現れた際に、受信トレイに通知が届きます。
- このデータをCRMにインポートする方法は？
このデータをExcelファイルにエクスポートし、CRMにインポートすることができます。また、APIにデータをエクスポートすることも可能です。
よくある質問
当社のデータは、数百万の企業から収集した求人情報に基づいています。企業のウェブサイト、求人掲示板、その他の採用プラットフォームでこれらの求人情報を監視しています。求人情報を分析することで、企業がどのような技術を採用しているか、内部ツールの使用を含め、信頼性の高い方法で理解できます。
当社はデータを毎日更新し、最新の情報にアクセスできるようにしています。この頻繁な更新プロセスにより、業界内の最新の動向とトレンドを反映したインサイトとインテリジェンスを保証します。
Gradio is a user-friendly library that enables users to quickly create customizable UI components around machine learning models. It simplifies the deployment of machine learning models by providing an intuitive interface for users to interact with the models without the need for extensive coding knowledge. With Gradio, users can build web interfaces for their models with just a few lines of code, allowing for easy sharing and testing of machine learning applications.
In the realm of Machine Learning Tools, Gradio falls under the category of tools that focus on simplifying the interaction between users and machine learning models. It caters to a wide range of users, from data scientists looking to showcase their models in a more interactive manner to developers seeking to incorporate machine learning capabilities into their applications seamlessly. By offering a streamlined approach to model deployment, Gradio significantly enhances the accessibility and usability of machine learning technology.
Gradio was founded in 2020 by Abubakar Abid and Anmol Maini with a vision to democratize machine learning deployment. Motivated by the complexity often associated with showcasing and testing machine learning models, the creators set out to develop a solution that would make this process more approachable for a broader audience. Since its inception, Gradio has gained traction in the tech community due to its user-friendly approach and ability to bridge the gap between machine learning expertise and practical application.
As of the latest data available, Gradio holds a significant market share within the Machine Learning Tools category, with a growing user base embracing its simplicity and efficiency in model deployment. The increasing demand for user-friendly tools in the machine learning space suggests a positive outlook for Gradio's market share, indicating potential growth in the future as more organizations and individuals adopt its platform for their machine learning projects.