AI 서비스 개발 기초 5강 : 프로토타입 -Voila
프로토타입
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모델을 개발한 후, 다른 사람들과 테스트하며 이야기하고자할 때 각자의 노트북 환경에서 따로 확인할 경우 추가적인 환경 설정이 요구됨
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개발한 모델을 별도의 환경설정이나 웹서비스 구현 없이 간단하게 프로토타입을 확인할 수 있는 프로그램이 필요함
Voila
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노트북 환경에서 바로 프로토타입으로 만들어주는 도구
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추가적인 코드 없이 클릭만으로 실행 가능
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Ipywidget 등과 함께 사용 시 간단한 대시보드 구축 가능
사용법
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설치 : pip3 install voila
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주피터랩 : jupyter labextension install @jupyter-voila/jupyterlab-preview
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주피터노트북/서버 : jupyter serverextension enable voila --sys-prefix
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CLI : voila(localhost:8866)
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localhost: localhost:8888/voila
Tips
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셀뿐만 아니라 코드도 보기 : voila
voila_basic.ipynb --strip_sources=False -
cull_interval : idle 커널을 확인할 간격(초)
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cull_idle_timeout : 커널을 idle 상태로 판단할 기준(초). 이 시간동안 이벤트가 없으면 idle로 판단
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voila voila_basic.ipynb --MappingKernelManager.cull_interval=60
--MappingKernelManager.cull_idle_timeout=300 -
셀 타임아웃 제한 : voila --ExecutePreprocessor.timeout=180(jupyter notebook --ExecutePreprocessor.timeout=180)
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extension 여러 개 사용 : voila your_notebook.ipynb --enable_nbextensions=True
(jupyter notebook --ExecutePreprocessor.timeout=180
--VoilaConfiguration.enable_nbextensions=True
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Jupyter Notebook의 passwd 사용해 암호 지정도 가능
ipywidget
사용법
import ipywidgets as widgets
from IPython.display import display
Components
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Slider
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Text widget
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Boolean widget
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Selection widget
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Upload widget
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Image widget
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Date picker widget
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Widget events
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Interact decorator
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Layout(HBox,VBox)
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Voila : 렌더링된 화면 보여줌
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AI 서비스 개발 기초 6강 : 프로토타입 - Streamlit
배경
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프로토타입을 위해 Voila을 사용해도 대시보드처럼 레이아웃 잡기는 어려움
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그렇다고 정식 웹 개발은 시간 효율적이지 않고, 다른 조직과 협업 필요한 경우도 있음
대안
이외에 R의 shiny 등도 존재
특징
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제공하는 다양한 Component를 이용해 대시보드 UI 구성 가능
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Streamlit Cloud로 쉽게 배포 가능
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화면 녹화 기능
사용법
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pip3 install streamlit
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(CLI)
streamlit run steramlit-basic.pyComponents
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Text(title/header/subheader/write)
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Button
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Check box
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Pandas Dataframe, Markdown
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Metric, JSON
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Chart(Line, Map, etc)
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Radio Button, (Multi)Selelct box
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Slider
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Input box, Caption, Code, Latex
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Sidebar
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Columns
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Expander
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Spinner
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Ballons
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Status box
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form
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File Uploader
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Sesion State
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코드 수정이나 위젯 상호작용 시 전체 streamlit 코드가 다시 실행되어 중복 이벤트 실행 못하는 등 한계
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Sesion State를 통해 Global Variable처럼 활용
@st.cache
- 데이터 등을 매번 다시 읽는 것 방지 위해 캐싱함
