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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 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..