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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.

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핵심 비교 요약

항목	Streamlit	Gradio	Dash
주요 목적	데이터 시각화 대시보드, 실험용 앱	머신러닝/AI 모델 데모, 웹 컴포넌트 UI	기업용 데이터 앱, 분석 앱
UI 구성	단순한 위젯 + Markdown	기본 제공 UI 요소 중심 (입출력 위주)	HTML/CSS + 콜백 기반 고급 구성
사용 난이도	가장 쉬움 (초보자 친화적)	매우 쉬움 (AI 초보자 중심)	중급 이상 (Flask-like 구조)
확장성/복잡한 앱	중간 (페이지 나누기 가능)	낮음 (단일 기능 중심)	높음 (복잡한 레이아웃 지원)
코드 구조	Script형 (순차 실행)	함수형 (인터페이스 지정)	앱 콜백 기반 선언형
사용 사례	데이터 분석, 실험 대시보드, 리포트 공유	모델 데모, 챗봇, 오디오/비디오 앱	기업용 분석툴, 모니터링 시스템
상태 관리	제한적 (SessionState 활용)	단순 상태만	강력한 콜백 기반 상태관리
디자인 커스터마이징	제한적 (Theme 정도)	매우 제한적	HTML/CSS 완전 커스터마이징 가능
배포	streamlit.io, Docker 등	gradio.live, Hugging Face Spaces	Heroku, Docker, Gunicorn 등
OpenAI/LLM 연동	쉬움	매우 쉬움 (챗봇 특화)	직접 설계 필요
상업/엔터프라이즈	적절	데모 중심	가장 강력 (Plotly 기반 기업 지원)

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프레임워크별 특징 요약

Streamlit

• 데이터 분석과 실험 기록을 빠르게 공유할 수 있는 도구
• 사용법이 가장 쉽고, Pandas, Matplotlib 등과 자연스럽게 연동
• 단순한 앱 구성에는 매우 적합하지만, 상태 관리나 고급 레이아웃은 한계가 있음

Gradio

• 모델을 시연하고 사용자 입력을 받아 바로 결과를 보여주는 데 특화
• 특히 OpenAI API, Hugging Face 모델 등을 테스트할 때 유용
• 코드 몇 줄로 텍스트, 이미지, 오디오까지 처리 가능한 인터페이스를 만들 수 있음

Dash

• Flask 기반의 웹 서버 구조와 Plotly의 시각화 기능을 결합한 고급 프레임워크
• 분석 툴, 리포트 앱, B2B 대시보드 등 복잡한 데이터 앱 개발에 적합
• 개발 난이도는 높은 편이지만, 확장성과 커스터마이징 능력은 최고 수준

 

사용 추천 가이드

목적 추천 툴

머신러닝 모델 빠른 데모	Gradio
간단한 분석용 앱 / 실험 기록 대시보드	Streamlit
기업 분석 시스템 / 사용자 인터랙션 앱	Dash
챗봇 인터페이스 or STT/TTS 데모	Gradio
파워포인트 대체용 리포트 앱	Streamlit
복잡한 콜백 & 고급 컴포넌트 필요	Dash

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예시로 보는 차이

• Streamlit:

import streamlit as st
st.title("간단한 분석 대시보드")
st.line_chart(data)

• Gradio:

import gradio as gr
def predict(text): return model(text)
gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs="label").launch()

• Dash:

from dash import Dash, html, dcc
app = Dash(__name__)
app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(figure=fig),
    dcc.Input(id='input-id', value='value', type='text')
])

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상황에 맞는 툴 선택

실험 결과를 대시보드로 공유하고 싶을 때	Streamlit	코드 한 파일로 앱 구현 가능
챗봇, 이미지 분류기 등 AI 데모를 빠르게 만들고 싶을 때	Gradio	UI 자동 생성, Launch 버튼만으로 배포 가능
대시보드 앱을 내부 툴로 만들고, 필터링 및 다중 상호작용을 구현하고 싶을 때	Dash	콜백 기반 구조, 고급 앱 구성 가능

 

선택 팁

• 연구자, 분석가 → Streamlit
• AI 서비스 기획자/모델 엔지니어 → Gradio
• 데이터 엔지니어 or 엔터프라이즈 분석 시스템 → Dash