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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. Hugging Face란?Hugging Face는 모델 허브(Model Hub), Transformers 라이브러리, Datasets, Spaces(앱 공유 플랫폼) 등을 제공하는 오픈소스 AI 플랫폼입니다.즉, 모델 탐색 → 코드에서 불러오기 → 커스터마이징 → 웹으로 배포까지 가능한 AI 개발자 효자 도구입니다2. 주요 기능 & 장점• Model Hub170만 개 이상의 모델과 40만 개 이상의 데이터셋이 공개되어 있습니다.필요한 모델을 코드 몇 줄로 바로 가져올 수 있습니다.• Transformers 라이브러리NLP는 물론, 이미지·오디오·멀티모달 모델까지 지원.pipeline, Trainer 같은 고수준 API로 몇 줄 코드로 추론이나 학습 가능.• Datasets다양한 도메인의 데이터셋을 ..

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..