Streamlit

Streamlit은 데이터 과학 및 머신러닝 프로젝트를 위한 대화형 맞춤형 웹 애플리케이션을 매우 간단하게 만들고 공유할 수 있게 해주는 혁신적인 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 광범위한 프런트엔드 개발 경험 없이 데이터 스크립트를 공유 가능한 웹 앱으로 전환하려는 데이터 과학자 및 엔지니어를 위해 설계되었습니다. Streamlit Community Cloud와 결합하여 데이터 중심 애플리케이션을 구축, 배포 및 발견할 수 있는 완벽한 생태계를 제공합니다.

Streamlit의 핵심 철학은 Python 스크립트를 작성하는 것처럼 쉽게 앱을 구축할 수 있도록 하는 것입니다. 위젯을 변수로 취급하며, 코드나 사용자 상호 작용의 변경 사항이 즉시 스크립트를 처음부터 끝까지 다시 실행하여 앱이 항상 최신 상태를 유지하도록 합니다. 이러한 단순성은 개발 프로세스를 가속화하여 기존 웹 프레임워크보다 훨씬 짧은 시간 안에 개념에서 배포된 애플리케이션으로 전환할 수 있게 합니다.

Streamlit 사용 방법

Streamlit 사용은 Python 개발자를 위해 설계된 간단한 과정입니다:

1. 설치: 간단한 pip 명령을 사용하여 Python 환경에 Streamlit 라이브러리를 설치하는 것으로 시작합니다: pip install streamlit.
2. 스크립트 작성: 표준 Python 스크립트(예: app.py)에 데이터 분석, 시각화 또는 머신러닝 모델 코드를 작성합니다. st.title(), st.write(), st.slider() 또는 st.button()과 같은 Streamlit의 함수를 사용하여 앱에 텍스트, 데이터 및 대화형 위젯을 추가합니다.
3. 로컬에서 실행: 터미널에서 streamlit run app.py를 실행하여 로컬 컴퓨터에서 애플리케이션을 테스트합니다. 브라우저에 새 탭이 열리면서 라이브 애플리케이션이 표시됩니다.
4. 배포 준비: 스크립트와 requirements.txt 파일(필요한 모든 Python 라이브러리 목록)을 공개 GitHub 리포지토리에 넣습니다.
5. Community Cloud에 배포: GitHub 계정을 사용하여 Streamlit Community Cloud에 로그인합니다. 'New app'을 클릭하고, 리포지토리와 브랜치를 선택하고, 메인 스크립트 파일을 지정한 다음 'Deploy!'를 클릭합니다. Streamlit이 나머지를 처리하여 누구나 공유할 수 있는 공개 URL에 앱을 배포합니다.

Streamlit의 핵심 기능

• 순수 Python: 오직 Python만을 사용하여 전체 애플리케이션을 구축합니다. HTML, CSS 또는 JavaScript가 필요하지 않습니다.
• 대화형 위젯: 슬라이더, 버튼, 텍스트 입력, 파일 업로더 등 풍부한 위젯 세트로 동적이고 매력적인 사용자 경험을 만듭니다.
• 즉각적인 개발: 소스 코드를 수정하면 앱이 자동으로 다시 로드되고 업데이트되어 빠르고 반복적인 워크플로우를 가능하게 합니다.
• 데이터 캐싱: 강력한 캐싱 메커니즘(@st.cache_data 및 @st.cache_resource)이 비용이 많이 드는 작업의 재계산을 방지하여 앱을 빠르고 효율적으로 만듭니다.
• 광범위한 호환성: Pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch를 포함한 주요 Python 라이브러리와 원활하게 통합됩니다.
• Streamlit Community Cloud: GitHub에서 직접 공개 Streamlit 앱을 배포, 관리 및 공유할 수 있는 무료 플랫폼입니다.
• 확장 가능한 컴포넌트: 성장하는 서드파티 컴포넌트 생태계를 통해 내장 지도, 고급 차트 등 새로운 기능을 추가할 수 있습니다.

Streamlit의 사용 사례

Streamlit의 다재다능함은 간단한 데이터 탐색기부터 복잡한 머신러닝 대시보드에 이르기까지 광범위한 애플리케이션에 적합합니다.

• 머신러닝 도구: 모델 예측을 시각화하고, 하이퍼파라미터를 탐색하거나, 모델 설명 가능성(예: SHAP 값 플롯)을 시연하는 대화형 도구를 구축합니다.
• 데이터 대시보드: 비즈니스 인텔리전스, 재무 분석 또는 과학 연구를 위한 실시간 대시보드를 생성하고 다양한 소스에서 데이터를 가져옵니다.
• LLM 및 생성형 AI 앱: 'KnowledgeGPT' 및 'CatGDP'와 같은 인기 앱에서 볼 수 있듯이 챗봇 인터페이스, 프롬프트 엔지니어링 플레이그라운드 및 콘텐츠 생성 도구를 개발하고 공유합니다.
• 교육 자료: 대화형 튜토리얼, 치트 시트 및 시뮬레이터를 구축하여 복잡한 개념을 매력적인 방식으로 가르칩니다.
• 프로토타이핑 및 MVP: 데이터 기반 아이디어를 위한 최소 실행 가능 제품(MVP)을 신속하게 구축하고 공유하여 본격적인 개발 프로젝트에 착수하기 전에 사용자 피드백을 수집합니다.

Streamlit의 장점

Streamlit의 주요 장점은 비교할 수 없는 속도와 단순성입니다. 웹 애플리케이션 제작의 진입 장벽을 극적으로 낮추어 데이터 전문가가 웹 개발자가 되지 않고도 자신의 작업을 공유할 수 있도록 합니다. Python 데이터 과학 생태계와의 긴밀한 통합은 기존 기술과 선호하는 라이브러리를 활용할 수 있음을 의미합니다. 무료 Community Cloud 플랫폼은 배포 및 호스팅의 복잡성을 제거하여 커뮤니티, 협력자 또는 잠재적 고용주와 작업을 손쉽게 공유할 수 있도록 합니다.

가격 및 플랜

Streamlit은 기본적으로 무료 오픈 소스 도구입니다. Python 라이브러리는 완전히 무료로 사용할 수 있습니다. Streamlit Community Cloud 또한 무료 서비스로, 넉넉한 리소스 한도 내에서 공개 애플리케이션 호스팅을 제공합니다. 비공개 애플리케이션, 강화된 보안, 더 많은 계산 리소스 및 엔터프라이즈급 기능이 필요한 사용자 및 조직을 위해 Snowflake(Streamlit을 인수)는 플랫폼의 일부로 유료 호스팅 솔루션을 제공합니다. 이 프리미엄 모델은 개인 개발자, 학생 및 오픈 소스 커뮤니티가 자유롭게 구축하고 공유할 수 있도록 보장하는 동시에 기업이 생산 요구에 맞는 확장 가능한 경로를 가질 수 있도록 합니다.