# Quiz de final de capitol[[end-of-chapter-quiz]]

Să testăm ce ați învățat în acest capitol!

### 1. Pentru ce puteți folosi Gradio?

share=True în metoda launch, puteți genera un link de partajare pe care să îl trimiteți oricui.",
            correct: true
		},
		{
			text: "Să depanați modelul vostru",
			explain: "Un avantaj al unui demo gradio este să puteți testa modelul cu date reale pe care le puteți schimba și să observați predicțiile modelului schimbându-se în timp real, ajutându-vă să depanați modelul.",
			correct: true
		},
		{
			text: "Să antrenați modelul vostru",
			explain: "Gradio este conceput să fie folosit pentru inferența modelului, DUPĂ ce modelul este antrenat.",
		}
	]}
/>

### 2. Gradio funcționează DOAR cu modele PyTorch

### 3. De unde puteți lansa un demo Gradio?

### 4. Gradio este construit în primul rând pentru modele NLP

### 5. Care dintre următoarele caracteristici sunt suportate de Gradio?

gr.Interface.load()",
			correct: true
        }
	]}
/>

### 6. Care dintre următoarele sunt moduri valide de a încărca un model Hugging Face din Hub sau Spaces?

### 7. Selectați toți pașii necesari pentru adăugarea stării la interfața voastră Gradio

### 8. Care dintre următoarele sunt componente incluse în biblioteca Gradio?

### 9. Ce vă permite să faceți Gradio `Blocks`?

### 10. Puteți partaja un link public la un demo `Blocks` și puteți găzdui un demo `Blocks` pe Hugging Face spaces.