데이터 시각화 및 머신러닝 모델 배포를 쉽게 만들어주는 두 가지 도구, Gradio와 Streamlit. 이 둘은 웹 기반 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있도록 도와주지만, 각기 다른 특징과 장점이 있습니다. 이번 글에서는 Gradio와 Streamlit을 비교하면서 어떤 상황에서 어떤 도구를 선택하면 좋을지 살펴보겠습니다.
📊 Gradio vs. Streamlit 비교
| 비교 항목 | Gradio | Streamlit |
| 설정 및 사용법 | 더 간단하고 직관적, 최소한의 코드로 UI 구현 가능 | 간단하지만 Gradio보다 조금 더 코드 작성이 필요 |
| 배포 | .launch() 한 줄로 배포 가능 | streamlit run app.py로 실행 |
| UI 커스터마이징 | gr.Blocks() 사용해 배치 설정 가능, 디자인은 기본 제공 | HTML/CSS/Javascript 없이도 풍부한 레이아웃 가능 |
| 입출력 처리 | 함수형 스타일 (fn(inputs) → outputs) | 상태 (st.session_state) 기반으로 유연한 데이터 핸들링 가능 |
| 스트리밍 지원 | stream=True 옵션으로 쉽게 구현 가능 | st.empty(), st.spinner() 등 활용하여 구현해야 함 |
| 대규모 앱 개발 | 작은 규모의 AI 모델, 데모에 적합 | 대시보드, 데이터 분석 앱, 웹 애플리케이션에 적합 |
🏆 언제 Gradio를 사용해야 할까?
- 머신러닝 모델을 웹에서 간단히 공유하고 싶을 때
- 한 줄의 코드로 빠르게 데모를 만들고 싶을 때
- Hugging Face Spaces 같은 AI 플랫폼과 쉽게 연동하고 싶을 때
Gradio 예제 코드
import gradio as gr
def greet(name):
return f"Hello, {name}!"
demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
demo.launch(share=True)
이 코드를 실행하면 한 줄의 .launch() 만으로 웹 애플리케이션이 생성되며, 바로 공유 가능한 링크도 제공합니다.
🏆 언제 Streamlit을 사용해야 할까?
- 데이터 시각화 및 분석 대시보드를 만들고 싶을 때
- 사용자가 여러 가지 데이터를 업로드하고 분석할 수 있도록 하고 싶을 때
- 인터랙티브한 UI가 필요한 경우 (예: 버튼, 슬라이더, 멀티 페이지 앱 등)
Streamlit 예제 코드
import streamlit as st
st.title("Streamlit 예제")
name = st.text_input("이름을 입력하세요")
if st.button("인사하기"):
st.write(f"Hello, {name}!")
이 코드를 streamlit run app.py로 실행하면, 웹 브라우저에서 실행되는 대화형 애플리케이션을 확인할 수 있습니다.
🤔 결론: 어떤 걸 선택할까?
👉 Gradio는 AI 모델을 웹에서 테스트하고 공유하는 데 적합하며, Streamlit은 보다 정교한 데이터 분석 및 대시보드 애플리케이션을 만들기에 좋습니다.
📌 추가 자료 및 참고 링크
💡 Gradio와 Streamlit 중 어떤 걸 사용할지 고민 중이라면, 먼저 간단한 프로토타입을 만들고 비교해보는 것도 좋은 방법입니다! 🚀