Streamlit

개요 VM 만들기 Web UI가 일부 변경됨 (추가 진행하기로 함) VM 생성 및 VS Code 연결 VM과 BigQuery 연결 VM 머신 생성 머신 구성 이름과 성능 체크 월별 예상 가격을 체크한다. OS 및 스토리지 Ubuntu - Ubuntu 24.04 LTS 방식으로 진행 (x86/64) 방식 선택 디스크 사이즈 : 25GB 암호화 : Google 관리 암호화 키 선택 데이터 보호 이 부분은 생략하고 넘어간다. 네트워킹 방화벽은 아래와 같이 HTTP & HTTPS 트래픽 허용 보안 액세스 범위 : 모든 Cloud API에 대한 전체 액세스 허용 VM 생성 다음과 같이 만들기 버튼 클릭 고정 IP 할당 VPC 네트워크 > IP 주소 클릭 오른쪽 끝 작업 하단 메뉴 선택 후 고정 IP 주소로 승급 선택 다음과 같이 임의의 이름 지정

개요 LangChain의 기본 개념에 대해 살펴본다. LangChain을 활용하며 간단한 웹앱을 구현한다. 각 사용자가 본인의 API를 입력하면 해당 기능을 사용할 수 있도록 구현한다. LangChain의 기본개념 LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크입니다. 주요 특징과 장점은 다음과 같다. 모듈성 다양한 LLM과 도구들을 쉽게 통합하고 교체할 수 있다. 재사용 가능한 컴포넌트를 제공한다. 체이닝(Chaining) 여러 컴포넌트를 연결하여 복잡한 워크플로우를 구성할 수 있다. 프롬프트, LLM 호출, 출력 파싱 등을 순차적으로 처리한다 메모리 관리 대화 기록을 저장하고 관리할 수 있다.

개요 개발환경설정이 어려운 환경에서 Google Colab 상에서 Streamlit 설치 및 실행을 익히고자 한다. 주로 강의 목적으로 사용하기를 바란다. Streamlit 라이브러리 설치 아래 코드를 활용하여 streamlit 라이브러리 설치 !pip install -q streamlit Streamlit 코드 작성 샘플 아래와 같이 코드를 작성 후, app.py로 내보내기를 한다. magics from Jupyter : [Jupyter’s magics page](https://nbviewer.org/github/ipython/ipython/blob/1.x/examples/notebooks/Cell Magics.ipynb) %%writefile app.py import streamlit as st import plotly.graph_objs as go from plotly.subplots import make_subplots import seaborn as sns @st.cache_data def load_data(): df = sns.

개요 Kaggle 데이터셋을 활용하여 Streamlit ML Multiclass Classification Model을 배포한다. 각 코드에 대한 자세한 설명은 여기에서는 생략한다. 데이터 수집 이번에 활용하는 캐글 데이터 수집은 아래 대회에서 train 데이터만 가져왔다. Multi-Class Prediction of Obesity Risk : https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s4e2 Dataset Description은 아래에서 확인하도록 한다. 링크 : https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s4e2/data train.csv 파일만 다운로드 받았다. 모델 개발 다음 코드는 모델을 개발하는 코드이다. 주어진 데이터셋에서 종속변수 NObeyesdad을 예측하는 모델을 구성했다. 파일명 : model.py import pandas as pd from sklearn.

강의소개 인프런에서 Streamlit 관련 강의를 진행하고 있습니다. 인프런 : https://inf.run/YPniH 개요 tips 데이터셋을 활용하여 Streamlit ML Model을 배포한다. 각 코드에 대한 자세한 설명은 여기에서는 생략한다. 모델 개발 다음 코드는 모델을 개발하는 코드이다. 주어진 데이터셋에서 tip을 예측하는 모델을 구성했다. 파일명 : model.py import streamlit as st import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.

강의소개 인프런에서 Streamlit 관련 강의를 진행하고 있습니다. 인프런 : https://inf.run/YPniH 개요 Streamlit 생태계에 기반한 Components를 살펴본다. st-pages 라이브러리를 확인한다. Components Components는 Streamlit Community와 Creators가 직접 개발한 Streamlit 관련 라이브러리를 말한다. 참고 : https://streamlit.io/components 여기에는 다양한 라이브러리들이 존재한다. 활용법 주의 이러한 라이브러리들을 활용할 때는 Github의 최근 개발 이력을 살펴볼 필요가 있다. 예: spacy-streamlit, https://github.com/explosion/spacy-streamlit 확인해야 하는 것은 최근 Releases 날짜다. Release 날짜가 최근 날짜에서 멀면 멀수록 관리가 안되고 있다는 것이며, 이 부분은 향후 프로젝트 유지보수할 때 어려움을 겪을 수도 있다.

강의소개 인프런에서 Streamlit 관련 강의를 진행하고 있습니다. 인프런 : https://inf.run/YPniH 개요 streamli을 활용한 멀티페이지 개념 및 구현에 대한 내용을 다룬다. 공식문서 참고 : Create a multipage app : https://docs.streamlit.io/get-started/tutorials/create-a-multipage-app Multipage apps : https://docs.streamlit.io/library/advanced-features/multipage-apps Streamlit에서 multipage란 무엇인가? 앱의 크기가 커질수록 다중 페이지 구성은 관리와 탐색의 용이성을 제공함. Streamlit은 이를 쉽게 가능하게 하며, 클릭 한 번으로 해당 페이지에 빠르게 이동할 수 있다. 폴더 및 파일 구조 Home.py 파일을 만든 후에는 엔트리포인트 파일과 관련된 pages/about.

개정판 책을 출간하였습니다. Streamlit이란 Streamlit은 데이터 분석가가 간단한 코드 몇줄로 빠르게 웹앱을 만들어 줄 수 있는 Python 라이브러리입니다. 웹사이트 : https://streamlit.io/ 누가 읽어야 할까요? 데이터 분석가 : 웹개발은 모르지만 대시보드를 만들어야 하는 분 국비교육 수강중인 비전공자 : Java 웹개발로 머신러닝 플랫폼을 만들어야 하는 분 개별적인 포트폴리오가 필요한 취업준비생 : ML/DL 알고리즘 익히는 것도 어려운데, 웹개발은 언제 배우죠? 데모 페이지 기초문법 포함 2달이면 충분히 아래 데모 페이지와 같이 만들 수 있습니다.

책을 출간하였습니다. Streamlit이란 Streamlit은 데이터 분석가가 간단한 코드 몇줄로 빠르게 웹앱을 만들어 줄 수 있는 Python 라이브러리입니다. 웹사이트 : https://streamlit.io/ 누가 읽어야 할까요? 데이터 분석가 : 웹개발은 모르지만 대시보드를 만들어야 하는 분 국비교육 수강중인 비전공자 : Java 웹개발로 머신러닝 플랫폼을 만들어야 하는 분 개별적인 포트폴리오가 필요한 취업준비생 : ML/DL 알고리즘 익히는 것도 어려운데, 웹개발은 언제 배우죠? 데모 페이지 기초문법 포함 2달이면 충분히 아래 데모 페이지와 같이 만들 수 있습니다. 데모 페이지 : https://dschloe-streamlit-book-seoul-app-w9me9j.

Streamlit Matplotlib-Seaborn 한글폰트 적용 개요 배포 시, matplotlib & seaborn 한글 폰트 적용 하는 방법에 대해 알아본다. 나눔고딕 폰트를 적용해본다. 폰트 다운로드 사이트 : https://fonts.google.com/specimen/Nanum+Gothic 개발환경 세팅 git clone 명령어를 활용하여 프로젝트 repo를 다운로드 받는다. 가상환경을 설정한다. virtualenv venv 실행한다. source venv/Scripts/activate 실행하여 가상환경에 접속한다. $ virtualenv venv created virtual environment CPython3.9.13.final.0-64 in 606ms creator CPython3Windows(dest=C:\Users\YONSAI\Desktop\streamlit-korean-fonts\venv, clear=False, no_vcs_ignore=False, global=False) seeder FromAppData(download=False, pip=bundle, setuptools=bundle, wheel=bundle, via=copy, app_data_dir=C:\Users\YONSAI\AppData\Local\pypa\virtualenv) added seed packages: pip==23.1.2, setuptools==67.