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Spring AI를 활용해 Hugging Face Inference API와 연동하는 방법을 설명합니다. 모델 선택, 설정 파일 구성, 텍스트 생성 실습까지 Java 기반에서 손쉽게 구현할 수 있는 방법을 소개합니다. Spring AI는 OpenAI뿐만 아니라 Hugging Face Hub의 모델들도 손쉽게 연동할 수 있도록 설계되어 있습니다.이번 글에서는 Spring AI를 통해 Hugging Face Inference API를 연동하고,BLOOM 또는 Falcon 등 텍스트 생성 모델을 활용하는 방법을 실습 중심으로 소개합니다.1. Hugging Face Inference API란?Hugging Face Inference API는 Hugging Face에 업로드된 사전 학습 모델을 REST API로 ..

Spring AI는 OpenAI, Hugging Face, Chroma 등 다양한 AI 서비스를 선언적으로 연동할 수 있도록 돕는 Spring 기반 프레임워크입니다. 본 글에서는 프로젝트 구조와 주요 모듈 역할을 중심으로, Spring AI의 구성 원리를 소개합니다. AI 기능을 애플리케이션에 녹여내기 위해 Spring AI를 도입하려 할 때, 가장 먼저 부딪히는 질문은 이것입니다. “Spring AI는 정확히 어떤 구조로 구성돼 있고, 어떤 모듈을 어떻게 의존해야 하지?” 이 질문은 단순히 설정을 어떻게 하느냐를 넘어,AI 기능을 어떻게 확장할 수 있는가,어떤 모듈이 어떤 기능을 담당하는가,그리고내가 사용하는 LLM과 Vector DB는 어떤 식으로 연동되는가를 이해하는 데 매우 중요합니다. 이번 글..

Spring AI는 OpenAI, Hugging Face, Mistral 등 다양한 LLM을 Spring 개발 환경에서 통합할 수 있는 AI 프레임워크입니다. 본 글에서는 Spring AI의 등장 배경과 핵심 가치, 그리고 왜 지금 Java 생태계에서 AI가 중요한지를 분석합니다. AI 기술의 진보는 개발자의 일상 언어로까지 파고들고 있습니다. 특히 OpenAI, Anthropic, Hugging Face와 같은 LLM API들이 강력한 텍스트 생성, 요약, 추론 기능을 제공하면서, 우리는 ‘AI 기능을 애플리케이션에 녹이는 일’에 익숙해지고 있죠. 하지만 Spring 개발자에게 AI는 여전히 먼 이야기처럼 느껴졌습니다. 대부분의 AI 튜토리얼은 Python 기반이고, 프론트엔드에서는 JS 기반 라이브..

Gradio 앱을 외부 클라우드가 아닌 로컬 환경이나 사내 서버에 배포하고자 할 때 Docker 기반 배포가 유용합니다. 본 글에서는 Gradio 앱을 Docker로 컨테이너화하는 전 과정을 실습 중심으로 설명합니다. Hugging Face Spaces는 편리하지만 다음과 같은 한계를 가질 수 있습니다:GPU 사용 제한앱 초기화 지연프라이빗 환경에 적합하지 않음외부 네트워크 제약실제 프로젝트에서는 Gradio 앱을 Docker로 컨테이너화하여 자체 서버에 배포하는 방식이 요구됩니다.Docker 기반 배포의 장점OS나 라이브러리 환경에 무관한 실행사내망 또는 오프라인 환경에서도 앱 구동 가능CI/CD 연동 용이Kubernetes 등과 결합하여 확장 가능Gradio는 매우 가볍기 때문에, Docker 기반 ..

Gradio 앱은 Hugging Face Spaces를 통해 손쉽게 웹에 배포할 수 있습니다. GitHub 없이도 가능한 기본 방식부터, app.py, requirements.txt 구성, 모델 포함 배포 팁까지 실전 중심으로 안내합니다. Gradio는 로컬에서 빠르게 테스트할 수 있는 장점이 있지만,다른 사람에게 앱을 공유하거나 사용자 피드백을 받고 싶을 때는 배포가 필수입니다.이때 가장 쉽고 빠른 방법이 바로 Hugging Face Spaces입니다.Spaces는 Hugging Face에서 제공하는 무료 AI 앱 호스팅 플랫폼으로, Gradio에 최적화되어 있습니다.Hugging Face Spaces란?Gradio, Streamlit, Static HTML 지원Git 기반 프로젝트 배포 방식서버, 도..

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..

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..