Gradio는 「머신러닝 모델을 위한 웹 UI를 몇 줄로」 만드는 라이브러리입니다.
HuggingFace에 인수되어 ML 데모의 표준이 되었습니다.
최소 예시.
pip install gradio.
import gradio as gr.
def greet(name): return f"Hello, {name}!".
gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text").launch().
5줄로 「텍스트 입력 → 텍스트 출력」 웹 앱.
다양한 입출력.
이미지(gr.Image), 오디오(gr.Audio), 비디오, 파일, 데이터프레임, 슬라이더, 체크박스.
출력도 마찬가지.
「이미지 입력 → 분류 결과」, 「텍스트 → 음성」 같은 ML 데모를 코드 변경 거의 없이.
공유와 호스팅.
Interface.launch(share=True) — 임시 공개 URL 자동 생성(72시간).
HuggingFace Spaces에 무료 호스팅 가능 — git push로 배포.
ML 모델을 「누구나 브라우저로 시연」 가능.
Streamlit과의 비교.
Streamlit은 데이터 대시보드·복합 앱에 강함.
Gradio는 「입력 → 모델 → 출력」 단순 데모에 특화 + ChatInterface 같은 ML 특화 위젯.
ML 연구자·엔지니어는 Gradio가 압도적으로 인기.
한 줄 요약
Gradio는 ML 모델 데모용 웹 UI를 5줄로.
이미지·오디오·비디오 입출력, share=True로 즉시 공유, HuggingFace Spaces 무료 호스팅.
ML 시연의 표준.
더 알아볼 것
- HuggingFace Spaces 호스팅
- ChatInterface — LLM 채팅 UI
- Gradio 5의 새 기능
