Gradio vs Streamlit: AI 모델 데모와 대시보드, 어떤 도구가 맞을까?

1. 둘 다 무엇을 위한 도구인가?

• Streamlit: 데이터 대시보드, 인터랙티브 분석, 사용자 지정 웹 앱을 빠르게 생성
• Gradio: 머신러닝 모델 감상과 데모에 최적화, 이미지·오디오·LLM 챗봇 등에 특화

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2. 주요 기능 & 비교

항목	Streamlit	Gradio
개발 용도	대시보드, 데이터 분석 앱, BI 툴 등	ML 모델 데모, 이미지/음성/텍스트 인터랙션
사용 코드 예시	st.title(), st.line_chart(), st.sidebar() 등	gr.Interface(fn, inputs="image", outputs="label")
커스터마이징	레이아웃·테마·컴포넌트 다양, 라우팅 가능	입력/출력 컴포넌트 미리 제공, 커스터마이징은 제한적
시각화 지원	Matplotlib, Plotly, Altair 등과 자연스러운 통합	주로 모델 입출력 중심 UI
배포 옵션	Community Cloud, Docker, Kubernetes 등	Hugging Face API, Spaces와 엮기 쉬움
보안 기능	기본 제공 사항 없음	비밀번호 보호, 보안 옵션 내장
커뮤니티 규모	크고 활발	지속 성장 중이지만 상대적으로 작음

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3. 실전 개발자 의견

Reddit 사용자 의견:

“Having used both, I would say pick gradio. … learning curve is easier.”
“Streamlit produces a better looking app IMO.”

즉:

• Gradio: 배우기 쉽고 빠르게 데모 제작 가능
• Streamlit: 시각 품질(레이아웃·위젯) 우수, 다목적 사용에 적합

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4. 언제 어떤 도구를 써야 할까?

• 머신러닝/LLM 모델 중심 데모 → Gradio

  • 이미지·음성·챗 UI 제공이 쉽고, Hugging Face와의 통합도 용이

• 데이터 분석/대시보드·커스터마이징 앱 → Streamlit

  • 주요 시각화 라이브러리 연동, 테마·레이아웃 조정 가능

대표 요약:

• ML 데모 → Gradio
• 데이터 분석·BI → Streamlit

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Streamlit vs Gradio: which to pick? (개발·ML 관점 비교)

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5. 결론

• Gradio

  • 빠른 ML 모델 데모, 쉬운 코드와 입력/출력 컴포넌트 제공
  • 보안 옵션 내장, 노트북·Spaces와 연계 강점

• Streamlit

  • 풍부한 시각화와 레이아웃 옵션, 복합 데이터 앱에 강점
  • 커뮤니티 풍부하고 프로덕션급 앱 제작에도 적합

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요약

• Gradio는 모델 데모에 특화, Streamlit은 데이터 분석/대시보드에 유리
• 둘 다 배우기 쉽고 강력하지만, 프로젝트 목적에 따라 선택하면 됩니다