Back to the Basics Back to the Basics

Gradio를 활용해 AI 모델 인터페이스를 직접 만드는 첫 걸음. 본 글에서는 Gradio 설치 방법부터 Python 코드로 간단한 웹 앱을 만드는 전 과정을 상세하게 안내합니다.AI 모델은 데이터를 입력하고 결과를 출력하는 과정을 누구나 쉽게 체험할 수 있어야 합니다.오늘은 바로 그 시작, Gradio 환경 구축과 첫 번째 인터페이스 제작을 실습해보겠습니다.Gradio 설치 방법Gradio는 Python 기반이므로, Python 환경만 있다면 아주 간단하게 설치할 수 있습니다.1. Python 환경 준비권장 Python 버전: 3.8 이상Anaconda 또는 venv로 별도의 가상환경을 만드는 것을 추천합니다.python -m venv gradio_envsource gradio_env/bin/acti..

Streamlit으로 처음 웹 앱을 만들어 보세요. 제목, 텍스트, 버튼, 슬라이더 등 기본 UI 컴포넌트를 사용하는 방법과 실습 예제를 제공합니다.드디어 첫 Streamlit 앱을 만들어봅니다이전 회차에서는 Streamlit의 개념과 활용 사례를 알아봤습니다.이번 회차부터는 직접 코드를 작성하여 앱을 만드는 실습을 시작합니다.목표는 아주 간단한 웹 앱이라도 내 손으로 작동하는 첫 Streamlit 앱을 완성하는 것입니다.준비물 확인Python 설치 (3.7 이상 권장)Streamlit 설치pip install streamlitapp.py라는 파일을 새로 만듭니다.기본 앱 구조 이해하기Streamlit 앱은 매우 심플합니다.Python 파일에 Streamlit 함수만 호출하면 바로 웹 앱이 만들어집니다...

Gradio는 머신러닝 모델을 누구나 손쉽게 인터페이스로 만들 수 있게 해주는 오픈소스 도구입니다. 본 글에서는 Gradio의 등장 배경, 주요 기능, 활용 사례를 중심으로 AI 인터페이스 혁신의 본질을 살펴봅니다.머신러닝 모델이 점점 강력해지고 있습니다. 하지만 여전히 수많은 AI 모델이 Jupyter Notebook에만 머무르며 일반 사용자에게 도달하지 못하고 있습니다.바로 이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 Gradio입니다.Gradio는 단 몇 줄의 코드만으로도 머신러닝 모델을 웹 인터페이스로 변환시켜주는 오픈소스 라이브러리입니다.특히 데이터 과학자, 연구자, 스타트업 개발자라면 꼭 알아야 할 필수 도구로 자리 잡았습니다.Gradio는 왜 필요한가?AI 개발 환경은 너무 기술 중심적입니다.대부분..

Streamlit은 데이터 분석가와 AI 개발자를 위한 파이썬 기반 웹 앱 프레임워크입니다. 이 글에서는 Streamlit의 핵심 개념, 장점, 그리고 다양한 실전 활용 사례를 소개합니다.왜 Streamlit인가? – 코딩 몇 줄로 인터랙티브 웹 앱을 만들다데이터 분석 결과를 팀원과 공유하거나, 머신러닝 모델을 시연할 수 있는 인터랙티브 웹 앱을 만들고 싶었던 적 있으신가요?기존에는 Flask, Django 같은 웹 프레임워크를 사용해야 했고, HTML, CSS, JavaScript에 대한 이해도 필요했습니다.하지만 Streamlit은 다릅니다.Streamlit은 오직 Python 코드만으로 웹 앱을 만들 수 있는 프레임워크입니다.데이터 분석과 모델링을 하듯이, 단 몇 줄의 코드로 대시보드와 인터페이스를..

Streamlit, Gradio, Dash는 모두 데이터 앱이나 AI 데모를 빠르게 구축하기 위한 Python 기반 프레임워크입니다. 하지만 이 세 가지는 목적, 사용 편의성, 확장성에서 서로 뚜렷한 차이가 있습니다. 아래에 핵심 비교를 정리했습니다.핵심 비교 요약 항목 Streamlit Gradio Dash주요 목적데이터 시각화 대시보드, 실험용 앱머신러닝/AI 모델 데모, 웹 컴포넌트 UI기업용 데이터 앱, 분석 앱UI 구성단순한 위젯 + Markdown기본 제공 UI 요소 중심 (입출력 위주)HTML/CSS + 콜백 기반 고급 구성사용 난이도가장 쉬움 (초보자 친화적)매우 쉬움 (AI 초보자 중심)중급 이상 (Flask-like 구조)확장성/복잡한 앱중간 (페이지 나누기 가능)낮음 (단일 기능 중..