Gradio : Gradio는 특별히 기계 학습 모델을 염두에 두고 제작되었습니다. 따라서 구축한 머신 러닝 모델을 위해 특별히 웹 UI를 만들고 싶다면 Gradio의 간단한 구문과 설정을 사용하는 것이 좋습니다.
Streamlit : Streamlit은 대시보드를 빠르게 시작하고 실행하고 많은 구성 요소와 컨트롤을 추가할 수 있는 유연성을 갖고 있는 경우에 유용합니다. 또한 Streamlit을 사용하면 Dash 또는 Flask보다 훨씬 빠르게 웹 UI 또는 대시보드를 구축할 수 있습니다.
Dash : 대기업을 위한 프로덕션 준비 대시보드가 되려면 Dash를 선택하십시오. Dash는 주로 기업용으로 제작되었기 때문입니다.
Gradio
웹사이트 : https://www.gradio.app/
Gradio는 머신 러닝 모델 사용자 인터페이스를 만드는 데 사용되는 유용한 도구입니다. PyTorch 및 TensorFlow와 같은 여러 기계 학습 프레임워크와 완벽하게 호환되는 Python 패키지입니다. 또한 임의의 범용 Python 스크립트를 중심으로 UI를 만드는 데 사용할 수도 있습니다.
장점:
- Gradio는 기계 학습 모델에 최적화된 몇 가지 사용자 지정 가능한 UI 구성 요소를 제공합니다. 예를 들어, Gradio는 사용자에게 고도로 최적화된 사용하기 쉬운 드래그 앤 드롭 이미지 분류를 제공합니다.
- Gradio를 설정하는 것은 매우 쉽고 빠릅니다. pip를 통해 직접 설치할 수 있습니다. 게다가, Gradio에서 인터페이스를 생성하려면 몇 줄의 코드만 있으면 됩니다.
- Gradio는 배포된 머신 러닝을 사용자 앞에서 가장 빠르게 얻을 수 있는 공유 가능한 링크를 생성합니다.
- 다른 패키지와 달리 Gradio는 Jupyter/Colab 노트북 또는 독립 실행형 Python 스크립트 내 어디에서나 실행할 수 있습니다.
단점:
- Gradio는 공식 웹사이트에 좋은 문서가 있지만 제공하는 특정 기능에 대한 정보와 충분한 예를 찾기가 어렵습니다.
- Gradio는 다른 패키지보다 커뮤니티가 작기 때문에 관련 리소스를 찾기가 더 어렵습니다.
- Gradio는 기계 학습 모델용 UI 구축에 특화되어 있으며 대시보드에는 적합하지 않습니다.
Streemlit
웹사이트 : https://streamlit.io/
Streamlit은 사용자 인터페이스를 만드는 데 사용되는 또 다른 인기 있는 도구입니다. 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 강력한 맞춤형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용되는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. Streamlit은 Latex, OpenCV, Vega-Lite, seaborn, PyTorch, NumPy, Altair 등과 같은 여러 주요 라이브러리 및 프레임워크와 호환됩니다.
Gradio와 마찬가지로 Streamlit도 인기가 있으며 Uber 및 Google X와 같은 큰 업계 리더들 사이에서 사용됩니다.
장점:
- Streamlit은 Python을 이해하는 모든 사람이 액세스할 수 있습니다. HTML 및 CSS에 대한 요구 사항은 없습니다.
- 다양한 UI 구성 요소가 있습니다. 확인란, 슬라이더, 접을 수 있는 사이드바, 라디오 버튼, 파일 업로드, 진행률 표시줄 등과 같은 거의 모든 일반적인 UI 구성 요소를 다룹니다. 또한 이러한 구성 요소는 사용하기 매우 쉽습니다.
- Latex, OpenCV, Vega-Lite 등과 같은 여러 대화형 시각화 라이브러리를 지원합니다.
단점:
- 어렵지는 않지만 Streamlit은 자체 구문을 배우는 데 약간의 시간이 필요합니다.
- Streamlit은 그렇게 유연하지 않습니다. Python만 기반으로 하고 제한된 위젯 세트를 제공하며 Python 노트북과 통합되지 않습니다.
- 데이터 업로드 제한은 50Mb입니다.
- 비디오/애니메이션에 대한 지원은 제한적입니다.
<Streamlit 관련 포스팅>
[Visualization] Streamlit Simple Apps : K-Means Clustering
Dash
웹사이트 : https://www.dash.org/
Dash는 반응형 웹 애플리케이션을 만드는 데 사용되는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 사용자 인터페이스 라이브러리입니다. Dash는 분석 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 강력한 도구입니다.
장점:
- Dash는 데이터 탐색, 데이터 분석, 모델링, 시각화, 기기 제어 및 보고와 같은 다양한 영역에서 사용할 수 있습니다.
- 사용 방법은 매우 간단합니다. pip를 통해 직접 설치할 수 있습니다.
- Python 외에도 R, Julia 및 Jupyter와 함께 사용할 수 있습니다.
- 대시 애플리케이션은 반응적입니다.
- Dash는 Streamlit보다 커스터마이징이 가능합니다. 또한 Dash는 더 나은 성능을 제공합니다.
- Dash에는 더 좋고 정기적으로 업데이트되며 따르기 쉬운 문서가 있습니다.
단점:
- Dash는 엔터프라이즈 시장에 더 중점을 두고 있으며 오픈 소스 버전에서 사용 가능한 모든 기능을 포함하지 않습니다.
- Dash는 Gradio 또는 Streamlit보다 더 복잡한 편입니다. 다른 프레임워크에 비해 간단한 웹 애플리케이션을 만들려면 더 많은 코드를 작성해야 합니다.
<관련 포스팅>
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