Back to the Basics Back to the Basics

Gradio는 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 컴포넌트를 통해 AI 모델 인터페이스를 구성할 수 있습니다. 본 글에서는 주요 입력/출력 컴포넌트를 분류하고 실전 예제와 함께 활용법을 소개합니다.Gradio의 강점 중 하나는 UI 컴포넌트를 구성하는 방식이 매우 직관적이라는 점입니다.복잡한 프론트엔드 지식 없이도 몇 줄의 Python 코드로 모델에 적합한 인터페이스를 만들 수 있습니다.이번 편에서는 Gradio의 핵심 컴포넌트들을 정리하고,어떤 타입을 어떤 상황에서 활용할 수 있는지 실전 중심으로 살펴보겠습니다.Gradio의 입력/출력 컴포넌트 분류Gradio의 컴포넌트는 크게 다음과 같이 분류할 수 있습니다:분류 예시텍스트 기반Textbox, Textarea, Dropdown, Radio, Check..

Gradio에서 제공하는 두 가지 주요 UI 구조, Interface와 Blocks는 각각 장단점이 분명합니다. 이 글에서는 Interface와 Blocks의 구조적 차이와 실무에서의 선택 기준을 상세히 비교합니다. Gradio를 처음 접하면 대부분 Interface로 시작합니다.하지만 실제 프로젝트 규모가 커지고 복잡한 인터랙션이 요구되면 자연스럽게 Blocks로 넘어가게 됩니다. 이번 시간에는 Gradio의 두 축인 Interface와 Blocks를 깊이 있게 비교하고,각각 어떤 상황에서 사용하는 것이 적절한지 실무자의 시선으로 정리해보겠습니다. Interface: 빠른 데모용에 최적화된 구조 Interface는 Gradio의 초창기부터 제공되던 대표적인 구조입니다.기능이 단순하고 직관적이며, “단..

16GB 램 노트북에서도 LLaMA 7B 모델을 실행할 수 있는 최적화 가이드를 제공합니다. llama.cpp, 양자화 모델, 실행 옵션까지 실전 팁 중심으로 정리했습니다. “LLaMA는 좋은데, 내 노트북에서 돌아갈까?”생각보다 많은 분들이 묻는 질문입니다. 이 글에서는 16GB RAM 환경에서 LLaMA 7B 모델을 실제로 실행할 수 있는 실전 최적화 팁을 정리해드립니다. 가능할까? 결론부터 말하면, YES. llama.cpp와 INT4 양자화 모델을 사용하면맥북 에어, 윈도우 노트북, 리눅스 가상 머신 등에서LLaMA 7B 모델을 실행할 수 있습니다. 💡 단, 정확한 실행을 위해 몇 가지 조건과 설정이 필요합니다. 시스템 체크리스트항목권장 사양 (최소 기준)OSmacOS, Ubuntu, Win..

RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념과 등장 배경, 원리를 심층 분석합니다. LLM 한계를 보완하는 새로운 AI 혁신 기술로서 RAG가 주목받는 이유를 사례와 함께 소개합니다. 도입 - 왜 RAG인가? 2024년 이후 AI 업계에서 가장 주목받는 키워드 중 하나가 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**입니다.많은 기업과 연구기관들이 LLM(Large Language Model)의 한계를 뛰어넘기 위해 RAG 기술을 연구하고 있습니다.필자는 데이터와 사례 중심으로 RAG의 등장을 산업 구조와 연결지어 분석해 보겠습니다. 기존 LLM은 대규모 파라미터와 방대한 학습 데이터를 바탕으로 뛰어난 자연어 처리 성능을 보였습니다.그러나 지식 업데이트..

Apache NiFi에서 JSON, CSV, XML 등 다양한 데이터 포맷을 읽고 변환하는 방법을 실습합니다. 데이터 통합과 변환 파이프라인 구축의 핵심을 단계별로 안내합니다. 데이터 파이프라인의 현실 – 다양한 포맷의 데이터 실무 데이터는 절대 하나의 포맷으로만 존재하지 않습니다.ERP 시스템에서는 CSV, 외부 API는 JSON, 레거시 시스템은 XML 등 다양한 형식이 혼재되어 있습니다. 데이터 엔지니어의 핵심 과제 중 하나는 이 데이터를 하나의 공통 포맷으로 통합하는 것입니다.Apache NiFi는 이 문제를 매우 직관적이고 강력하게 해결할 수 있습니다. 이번 실습에서는 CSV, XML, JSON 파일을 읽어 JSON으로 통합하는 기본 파이프라인을 구축해 보겠습니다. 실습 목표Input (CS..

Streamlit 앱에서 슬라이더, 날짜 선택, 체크박스, 라디오 버튼 등 다양한 사용자 입력 컴포넌트를 사용하는 방법과 실습 예제를 알아봅니다. Streamlit의 진짜 매력 = 인터랙션 Streamlit이 단순한 데이터 시각화 도구를 넘어 진짜 웹 앱 프레임워크로 불리는 이유는 바로 사용자와의 인터랙션입니다.이번 회차에서는 Streamlit이 제공하는 다양한 **사용자 입력 위젯(Widgets)**을 통해 앱에 사용자 참여 기능을 추가하는 방법을 배워봅니다. 대표적인 사용자 입력 컴포넌트 Streamlit은 단 한 줄 코드로 여러 형태의 사용자 입력 UI를 추가할 수 있습니다. 1. 슬라이더 (Slider) 범위 내 숫자 값을 쉽게 입력 받을 때 사용합니다.import streamlit as st..

AI 기반 데이터 분석을 시작하려면 무엇보다 먼저 분석 환경을 제대로 구성하는 것이 중요합니다. Python은 AI, 머신러닝, 데이터 분석 모두에서 사실상 표준 언어로 자리잡았으며, 이 생태계의 풍부한 라이브러리는 빠르게 분석 프로젝트를 시작할 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 실무에 즉시 투입 가능한 Python 분석 환경 구성법과, 반드시 익혀야 할 핵심 라이브러리 스택을 정리합니다. Python이 데이터 분석에 적합한 이유 Python은 다음과 같은 이유로 데이터 분석에서 가장 많이 사용되는 언어입니다. 오픈소스이면서 커뮤니티와 생태계가 매우 활발하다수학, 통계, 시각화, 머신러닝, 딥러닝 모두를 포괄하는 풍부한 라이브러리초보자부터 전문가까지 모두 활용 가능한 접근성Jupyter Notebook..

통계청 KOSIS 포털에서 지역별 인구, 출생률, 고령화율 등 사회통계 데이터를 시계열로 수집하고 Python을 통해 분석 및 시각화하는 방법을 소개합니다. KOSIS란 무엇인가? KOSIS (Korean Statistical Information Service)은 통계청을 중심으로 각종 정부·지자체·공공기관의 공식 통계를 한 곳에서 확인하고 다운로드할 수 있는 대한민국 대표 통계 포털입니다. 2025년 현재 18만 건 이상의 공식 통계자료가 등록되어 있으며, 인구통계고령화율출생률경제활동인구지역별 산업/고용/소득 지표 등을 모두 시계열로 제공하는 국내 최고의 공공 데이터 원천입니다. KOSIS 데이터 활용 방법방법설명웹 다운로드원하는 통계 테이블을 엑셀 또는 CSV로 다운로드Open API일부 데이터..