Streamlit과 Gradio는 「Python 코드 몇 줄로 ML 모델의 웹 데모를 만들어 주는」 라이브러리들입니다.
데이터 과학자가 HTML·CSS·JavaScript를 몰라도 즉시 인터랙티브 웹 앱을 만들 수 있어, ML 시제품·내부 도구 제작의 표준 도구가 됐습니다.
Streamlit은 「데이터 앱에 특화」된 라이브러리입니다.
「st.title("내 분석 앱")」, 「st.line_chart(data)」 같은 단순한 함수 호출로 차트·표·입력 위젯·파일 업로드가 있는 풀 페이지 웹 앱이 만들어집니다.
데이터 시각화·내부 분석 도구 제작에 특히 강합니다.
Gradio는 「ML 모델 데모에 특화」된 라이브러리입니다.
「gr.Interface(fn=my_model, inputs="image", outputs="label").launch()」 한 줄로 이미지 분류기 데모가 만들어집니다.
Hugging Face가 인수한 후 Hugging Face Spaces의 표준 도구가 됐고, 모델 데모·체크포인트 비교·연구 발표용으로 가장 자주 쓰입니다.
비유하자면 Streamlit은 「대시보드와 분석 도구를 만들기 좋은 부엌」, Gradio는 「ML 모델을 손님에게 시식시키는 카페」와 같습니다.
둘 다 빠른 시제품 제작이 가능하지만 강조하는 작업이 다릅니다.
산업 현장에서는 둘 다 활발히 쓰입니다.
데이터 과학자가 1~2일 안에 만든 Streamlit·Gradio 시제품이 사내에서 바로 가치를 만들어 내고, 일부는 그대로 정식 서비스로 발전하기도 합니다.
Hugging Face Spaces·Streamlit Cloud로 무료 호스팅도 가능해 진입 장벽이 매우 낮습니다.
한 줄 요약
Streamlit은 데이터 앱, Gradio는 ML 모델 데모에 특화된 빠른 웹 앱 제작 도구입니다.
Python 코드 몇 줄로 인터랙티브 웹 앱을 만들 수 있어 ML 시제품 제작의 표준입니다.
더 알아볼 것
- Streamlit Cloud — 무료 호스팅
- Hugging Face Spaces — Gradio 데모 호스팅
- Dash·Panel — 더 정교한 대안
