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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..

Gradio에서 파일을 업로드하고 다운로드하는 방법을 정리합니다. 파일 타입 지정, 저장 경로 설정, 반환 파일 처리 등 실전 활용 중심으로 설명합니다. AI 모델이 실제로 활용되는 영역에서는 사용자 파일을 입력으로 받고, 가공한 결과물을 다시 사용자에게 제공해야 하는 경우가 많습니다.예를 들어,PDF → 요약 결과 제공CSV 분석 후 리포트 파일 반환이미지 변환 후 다운로드 기능 제공이러한 파일 입출력 흐름을 Gradio에서 어떻게 처리할 수 있는지 구체적인 실습과 함께 알아보겠습니다.파일 업로드 처리1. gr.File() 기본 사용법gr.File(file_types=[".txt", ".pdf"])사용자가 파일을 업로드할 수 있는 UI 컴포넌트 생성업로드된 파일은 temp 경로에 저장되며, filepa..

Gradio는 단독 데모 인터페이스로도 유용하지만, FastAPI와 통합하면 백엔드 API 기반의 실전 서비스로 확장할 수 있습니다. 본 글에서는 두 프레임워크를 함께 사용하는 구조와 예제를 정리합니다. Gradio는 머신러닝 모델을 시각화하는 데 탁월한 도구입니다.하지만 진짜 서비스를 만들기 위해선 인증, DB 연동, 로깅, 비즈니스 로직 등 다양한 기능이 필요합니다.이때 가장 강력한 조합이 바로 Gradio + FastAPI입니다.왜 FastAPI와 Gradio를 함께 쓰는가?항목 Gradio FastAPI역할프론트엔드 (UI)백엔드 (API 처리)장점빠른 인터페이스 구성고성능 비동기 API 처리한계백엔드 기능 한계 (인증, DB 등 부재)UI 직접 제공 기능 없음Gradio는 UI 중심이고, Fas..

Gradio의 Blocks 구조를 기반으로 복잡한 UI를 설계할 때 필수적으로 사용되는 Row, Column, Tab 등을 다루며, 실전 예제와 함께 고급 사용자 인터페이스 구성 방법을 안내합니다. Gradio가 단순한 데모 도구를 넘어 실전형 앱 제작 도구로 자리 잡을 수 있었던 핵심 이유는 Blocks 구조의 등장입니다.특히 Row, Column, Tabs는 실제 UI를 구성하는 데 있어 가장 많이 활용되는 기본 단위입니다.이번 편에서는 이 세 가지 구조를 중심으로, Gradio Blocks UI를 어떻게 실무적으로 구성할 수 있는지 상세히 설명드리겠습니다.Blocks 구조란?Gradio의 Blocks는 UI를 컴포넌트 단위로 쌓아 올리는 구조입니다.이 구조를 사용하면 다음과 같은 장점이 있습니다:다..

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..