Streamlit 사용법 : 머신러닝 애플리케이션 개발을 위한 필수 가이드

Streamlit: 파이썬 기반의 웹 앱 개발 도구

Streamlit은 데이터 과학자와 개발자를 위한 오픈 소스 라이브러리로, 파이썬 스크립트를 사용자 친화적인 웹 애플리케이션으로 빠르게 변환할 수 있습니다. 이 도구는 데이터 분석 결과 공유와 프로토타입 웹 앱 개발에 매우 유용합니다.

Streamlit 사용 방법

파이썬 환경에서 pip install streamlit 명령어를 실행하여 Streamlit을 설치합니다.
파이썬 스크립트 파일을 작성하고, Streamlit API를 사용하여 데이터 시각화 및 사용자 입력 위젯 등을 추가합니다.
터미널에서 streamlit run your_script.py 명령어를 실행하여 앱을 시작합니다.
웹 브라우저에서 생성된 URL을 열어 인터페이스와 상호 작용합니다.

Streamlit의 장점

직관적인 API로 쉽고 빠르게 웹 앱을 개발할 수 있습니다.
Matplotlib, Plotly 등 다양한 시각화 라이브러리와 쉽게 통합되어 복잡한 데이터를 시각화할 수 있습니다.
코드 수정 시 웹 앱이 자동으로 업데이트되어 개발 효율성이 높아집니다.

Streamlit의 단점

대규모 사용자와 복잡한 애플리케이션에는 적합하지 않을 수 있습니다.
UI 커스터마이징 측면에서 다른 웹 프레임워크에 비해 유연성이 떨어질 수 있습니다.

Streamlit과 다른 웹 프레임워크 비교

Streamlit vs. Dash

Streamlit과 Dash는 모두 파이썬 기반의 대시보드 솔루션이지만, Streamlit은 사용 편의성에 초점을 맞춘 반면 Dash는 엔터프라이즈 시장을 타깃으로 유연성과 복잡성을 지원합니다.

Streamlit vs. Flask

Streamlit은 데이터 시각화와 분석에 특화된 대시보드 툴인 반면, Flask는 범용 웹 프레임워크로 사용자 지정 솔루션 개발에 적합합니다.

Streamlit 활용 사례

Streamlit을 사용하여 개발된 다양한 웹 애플리케이션 예시는 다음과 같습니다:

텍스트 기반 인용구 검색 앱
문서 요약 및 질문-응답 지원 앱
단어 임베딩을 활용한 단어 관계 시각화 데모
고해상도 이미지 합성을 위한 변환기 모델 프로젝트
연결된 카메라에서 이미지 스트리밍 및 뷰어 표시 앱
COCO 데이터 세트 탐색 도구
스타일 전송 수행 웹 애플리케이션

Streamlit 지원 데이터 시각화 라이브러리

Streamlit은 Matplotlib, Seaborn 등 일반적인 플로팅 라이브러리를 지원하여, 최소한의 코드로 대화형 차트와 플롯을 쉽게 생성할 수 있습니다. 이는 빠른 데이터 분석 작업에 이상적입니다.

Q1. Streamlit과 다른 웹 프레임워크의 차이점은 무엇인가요?

Streamlit은 파이썬 기반의 웹 애플리케이션 프레임워크로, 데이터 과학자와 개발자가 빠르고 쉽게 데이터 대시보드와 머신러닝 모델을 배포할 수 있도록 도와줍니다. 다른 웹 프레임워크와 비교했을 때, Streamlit은 다음과 같은 차이점이 있습니다:

파이썬 중심: Streamlit은 파이썬 기반으로 개발되어, 데이터 과학자와 머신러닝 개발자에게 친숙한 언어를 사용합니다.
간편한 개발: Streamlit의 간단한 API와 직관적인 문법으로 최소한의 코드로 웹 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
데이터 시각화 중심: Matplotlib, Plotly 등 다양한 데이터 시각화 라이브러리와 쉽게 통합되어, 복잡한 데이터를 빠르게 시각화할 수 있습니다.
대화형 위젯: 슬라이더, 드롭다운, 체크박스 등 다양한 대화형 위젯을 제공하여, 사용자와의 상호작용을 쉽게 구현할 수 있습니다.

반면, Flask나 Django와 같은 전통적인 웹 프레임워크는 보다 범용적인 웹 개발에 적합하며, 대규모 애플리케이션 개발과 커스터마이징에 유리합니다. 또한, Dash와 같은 다른 데이터 대시보드 프레임워크는 엔터프라이즈 수준의 애플리케이션 개발에 더 적합할 수 있습니다.

Q2. Streamlit을 사용하여 개발된 웹 애플리케이션의 예시에는 어떤 것들이 있나요?

Streamlit을 사용하여 개발된 다양한 웹 애플리케이션 예시는 다음과 같습니다:

COVID-19 Dashboard: 전 세계 COVID-19 확진자 수, 사망자 수 등을 실시간으로 보여주는 대시보드
Stock Price Predictor: 머신러닝 모델을 사용하여 주식 가격을 예측하는 애플리케이션
Sentiment Analyzer: 텍스트 데이터의 감성을 분석하고 시각화하는 도구
Image Classifier: 업로드된 이미지를 분류하는 머신러닝 모델을 배포한 웹 애플리케이션
Loan Eligibility Predictor: 사용자의 정보를 입력받아 대출 승인 가능성을 예측하는 애플리케이션

이러한 예시들은 Streamlit의 간편한 개발 환경과 데이터 시각화 기능을 활용하여, 데이터 분석 결과를 웹 애플리케이션으로 빠르게 배포할 수 있음을 보여줍니다.

Q3. Streamlit에서 지원하는 데이터 시각화 라이브러리에는 어떤 것들이 있나요?

Streamlit은 다양한 데이터 시각화 라이브러리를 지원하며, 이를 통해 사용자는 최소한의 코드로 대화형 차트와 플롯을 쉽게 생성할 수 있습니다. 주요 지원 라이브러리는 다음과 같습니다:

Matplotlib: 파이썬에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리로, 다양한 차트와 플롯을 생성할 수 있습니다.
Plotly: 대화형 차트와 그래프를 생성할 수 있는 라이브러리로, Streamlit과 잘 통합됩니다.
Altair: 선언적 통계 시각화 라이브러리로, Vega와 Vega-Lite 기반으로 동작합니다.
Bokeh: 대화형 시각화를 위한 파이썬 라이브러리로, 웹 브라우저에서 고성능 시각화를 제공합니다.
Seaborn: Matplotlib을 기반으로 하는 통계 데이터 시각화 라이브러리로, 매력적인 통계 그래픽을 쉽게 만들 수 있습니다.

이 외에도 Streamlit은 PyDeck, Graphviz, PyEcharts 등 다양한 시각화 라이브러리를 지원하며, 사용자는 자신의 필요에 맞는 라이브러리를 선택하여 사용할 수 있습니다.

마치며...

Streamlit은 데이터 분석 결과 공유와 프로토타입 웹 앱 개발에 매우 유용한 도구이지만, 대규모 사용자를 대상으로 하는 복잡한 웹 애플리케이션 개발에는 제한적일 수 있습니다. 프로젝트의 특정 요구사항, 선호하는 프로그래밍 언어, 애플리케이션 복잡성, 성능 요구 사항, 커뮤니티 지원 등 여러 요소를 고려하여 Streamlit과 다른 웹 프레임워크 중 선택해야 합니다.

테크노믹스 블로그