[부스트캠프 AI Tech]WEEK 08_DAY 37

🍰 개별학습

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[6] 웹 서비스 형태 - Streamlit

1. 웹 서비스를 만드는 과정

1) 데이터 분석가가 웹 서버를 작업하는 Flow

(1) Jupyter notebook에서 코드를 작성

(2) Python Script에 복사-붙여넣기

(3) Flask app을 작성하고 HTTP, HTML 등을 생각함

(4) 수정, 개선이 필요함 -> 유지보수가 어려움

2) 프론트엔드/PM 조직과 협업하여 작업하는 Flow

(1) requirements(요구 조건)를 작성

(2) wireframe의 layout을 만듦

(3) HTML, CSS, Python, React, Javascript 등으로 프론트엔드, 백엔드 작업을 함

(4) 한 달후에 완성되면, 개선은 두 달 뒤에 가능 -> 유지보수가 어려움

3) 다른 조직의 도움 없이 빠르게 웹 서비스를 만드는 방법

(1) 기존의 Python Script에 몇 개의 API를 추가함

(2) 예쁘고, 퍼포먼스가 좋은 결과를 얻을 수 있음

4) 점진적으로 문제를 해결하는 과정에 집중하기 -> 프로젝트 요구 조건에 딸 ㅏ다름

 

2. Streamlit의 대안

1) R의 Shiny

2) Flask, Fast API : 백엔드 직접 구성 + 프론트엔드 작업도 진행

3) Dash : 기능이 풍부한 Python 대시보드 라이브러리

4) Voila : Jupyter notebook 시각화 가능

 

3. Streamlit Component

1) Streamlit

- Python Script를 수정하여 웹을 띄울 수 있음

- Streamlit Cloud로 쉽게 배포 가능

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[실습] 프로토타이핑 - 웹 서비스 형태(Streamlit)

초기 화면

비밀번호를 틀렸을 때

비밀번호를 맞춰야 추론 가능

추론 결과 출력

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🍰 오늘의 회고

오전에는 멘토링으로 시작! level 1에서 하는 마지막 멘토링이다.. 짧다면 짧고, 길다면 긴 8주 동안 멘토님 덕분에 컴퓨터 비전과 관련된 유용한 꿀팁들을 많이 얻어갔다! 솔직히 궁금은 하고 배워야 하는데 어디에 물어봐야할지 잘 모르겠는 질문들을 멘토님께 여쭤보면 친절하고 자세하게 알려주신다(멘토님 짱!) 멘토님을 더 이용(?)해서 더 많은 정보를 얻어 가야 하는데 그래도 멘토님께 많이 배웠다고 생각한다. 처음에 간단하게 컴퓨터 비전 유용한 사이트부터 논문 찾는 방법, 프로젝트 관련 등등 다양한 이야기를 해주셨다. 오늘은 Wrap-up 리포트 피드백을 주셨는데, 가장 강조하신 점은 한!눈!에! 알아 볼 수 있는 figure가 중요하다고 강조하셨다. figure는 사진도 좋고, 동영상이라면 gif 형식으로 만들어도 좋다고 하셨다. 나중에 웹 서비스 형태로 배포할 때 사이트를 계속 유지할 수 없으니 gif로 readme를 작성하는 방법을 생각해봐야겠다ㅎㅎ 오늘 강의로는 어제 Volia에 이어서 Streamlit을 들었다. 뭔가 인공지능의 프론트엔드(?) 같은 느낌이다. 프론트엔드 할 때도 재밌었는데 확실히 인공지능 모델을 가지고 프론트엔드처럼 프로토타입을 만들어보니까 재밌었다ㅎㅎ 다음 프로젝트부터는 프로토타입까지 만들어서 뭔가 더 완성도 있는 프로젝트를 마무리해보고 싶다! 0-0!!!!