2023.05.18

오늘 들은 특강은 퍽 인상적이었다. streamlit을 시연하는 것을 보았는데 이렇게 간단하게 구현하는 방법이 있구나 느낄 수 있었다. gradio라는 건 들어보긴 했어도 어떤 것을 하는지는 잘 몰랐는데 오늘을 기회로 잘 알아볼 수 있는 시간이었다.

 

gradio와 streamlit을 비교해보면 다음과 같다

• Streamlit은 Flask를 사용하여 Python 코드를 위한 서버 사이드 환경과 React를 사용하여 해당 코드 결과를 렌더링하고 상호 작용할 수 있는 클라이언트 사이드 환경을 제공
• Gradio는 모듈식 아키텍처를 통해 개발자들이 필요에 따라 쉽게 컴포넌트와 기능을 추가하거나 제거할 수 있음. 머신러닝 모델을 디버그하고, 결과를 시각화하고, 모델에 대한 사용자 피드백을 수집할 수 있다.

 

결론적으로 말하면 Streamlit은 ML과 웹이라는 주제에서 ML을 빠르게 적용한 '웹서비스'에 방점을 두는 것 같고 Gradio는 웹을 통해 ML 프로그램을 쉽게 이용할 수 있게 한다는 점에 방점을 두는것 같다.

 

참고한것:

 

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/02/streamlit-vs-gradio-a-guide-to-building-dashboards-in-python/

Streamlit vs Gradio - A Guide to Building Dashboards in Python

https://smilegate.ai/en/2022/08/09/ml-%ED%94%84%EB%A1%9C%ED%86%A0%ED%83%80%EC%9E%85-%EB%B9%A0%EB%A5%B4%EA%B2%8C-%EB%B0%B0%ED%8F%AC%ED%95%98%EA%B8%B0-streamlit-gradio/

ML 프로토타입 빠르게 배포하기 - Streamlit, Gradio | Smilegate.AI