로이팩토리

1. 둘 다 무엇을 위한 도구인가?Streamlit: 데이터 대시보드, 인터랙티브 분석, 사용자 지정 웹 앱을 빠르게 생성Gradio: 머신러닝 모델 감상과 데모에 최적화, 이미지·오디오·LLM 챗봇 등에 특화2. 주요 기능 & 비교항목StreamlitGradio개발 용도대시보드, 데이터 분석 앱, BI 툴 등ML 모델 데모, 이미지/음성/텍스트 인터랙션사용 코드 예시st.title(), st.line_chart(), st.sidebar() 등gr.Interface(fn, inputs="image", outputs="label")커스터마이징레이아웃·테마·컴포넌트 다양, 라우팅 가능입력/출력 컴포넌트 미리 제공, 커스터마이징은 제한적시각화 지원Matplotlib, Plotly, Altair 등과 자연스러운..

1. 무엇을 배울 수 있나요?이 글을 통해:Hugging Face Spaces에 Streamlit 앱 배포 과정을GitHub 또는 HF 리포지토리 연결부터app.py, requirements.txt 작성 후git push로 자동 배포하는 워크플로우를실습 형태로 배울 수 있습니다.2. 배포 준비Hugging Face 계정 생성Git 설치 및 GitHub 계정 준비배포할 Streamlit 앱 프로젝트 준비app.py: 애플리케이션 코드requirements.txt: 라이브러리 명시 (streamlit, transformers, 등)3. Space 생성Hugging Face 웹에서 Spaces → Create new Space 클릭Space 이름, SDK: Streamlit, 공개 여부 설정생성 후 git 리..