Streamlit으로 AI 만들기: 초보자를 위한 쉬운 가이드

AI(인공지능)에 관심은 있지만 복잡한 프로그래밍이 부담되나요? 걱정하지 마세요! 이번 글에서는 Streamlit을 사용해 누구나 쉽게 AI 애플리케이션을 만들 수 있는 방법을 소개하겠습니다. Python만 알면 간단한 웹 애플리케이션을 손쉽게 만들 수 있으니, 지금부터 함께 시작해볼까요?

1. Streamlit이란?

Streamlit은 Python 기반의 오픈소스 프레임워크로, 간단한 코드만으로 웹 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 데이터 시각화, 머신러닝 모델 배포, 대화형 대시보드 제작에 적합하며, 몇 줄의 코드만으로 실행 가능한 앱을 만들 수 있습니다.

Streamlit의 주요 특징:
• 간단한 Python 코드로 웹 앱 개발 가능
• 별도의 웹 개발 지식 불필요 (HTML, CSS, JavaScript 몰라도 됨)
• 빠른 프로토타이핑 및 공유 기능 제공

2. 준비물

Streamlit으로 AI를 만들기 위해 다음이 필요합니다.

필수 도구
1. Python (3.8 이상 권장)
2. Streamlit 라이브러리
3. AI 모델 (예: scikit-learn, TensorFlow, OpenAI API 등)
4. 텍스트 편집기 (VS Code, Jupyter Notebook 등)

설치 방법

Python이 설치되어 있다면 터미널(또는 명령 프롬프트)을 열고 다음 명령어를 실행하세요.

pip install streamlit

설치가 완료되었으면, Streamlit이 정상적으로 설치되었는지 확인합니다.

streamlit hello

브라우저가 열리며 Streamlit의 기본 데모 화면이 뜬다면 준비가 완료된 것입니다!

3. AI 웹 앱 만들기

이제 Streamlit을 사용하여 간단한 AI 앱을 만들어보겠습니다. 예제로 텍스트 감성 분석(Sentiment Analysis)을 해보겠습니다.

1단계: 프로젝트 폴더 생성 및 파일 만들기

mkdir streamlit-ai-app
cd streamlit-ai-app

이제 app.py 파일을 만들고 다음 코드를 작성하세요.

2단계: 기본 앱 작성

import streamlit as st
from textblob import TextBlob

st.title("🤖 간단한 AI 감성 분석 앱")
st.write("텍스트를 입력하고 긍정적인지, 부정적인지 확인해보세요!")

# 사용자 입력 받기
user_input = st.text_area("분석할 텍스트를 입력하세요", "")

if st.button("분석하기"):
    if user_input:
        blob = TextBlob(user_input)
        sentiment = blob.sentiment.polarity
        if sentiment > 0:
            st.success("긍정적인 텍스트입니다! 😊")
        elif sentiment < 0:
            st.error("부정적인 텍스트입니다. 😞")
        else:
            st.warning("중립적인 텍스트입니다. 😐")
    else:
        st.warning("텍스트를 입력해주세요.")

3단계: 앱 실행하기

이제 터미널에서 다음 명령을 실행하세요.

streamlit run app.py

브라우저에서 http://localhost:8501 주소로 접속하면 우리가 만든 감성 분석 앱을 확인할 수 있습니다!

4. 기능 추가하기

앱을 더욱 풍부하게 만들기 위해 다음과 같은 기능을 추가할 수 있습니다.
1. 다국어 감성 분석 - 번역 기능을 추가해 한국어, 영어 지원
2. 데이터 시각화 - matplotlib, seaborn 등을 활용해 감성 점수를 그래프로 표현
3. 모델 교체 - 사전 학습된 AI 모델로 업그레이드 (예: BERT, GPT)

5. 배포하기

앱을 다른 사람들과 공유하려면 Streamlit Community Cloud를 이용하면 무료로 배포할 수 있습니다.
1. GitHub에 프로젝트를 업로드합니다.
2. Streamlit Cloud에서 계정을 만들고 GitHub 저장소를 연결합니다.
3. 배포 버튼을 클릭하면 자동으로 배포 완료!

6. 마무리

이제 여러분은 Streamlit을 활용해 간단한 AI 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 몇 줄의 Python 코드만으로도 강력한 기능을 제공할 수 있으니, 직접 다양한 아이디어를 시도해 보세요!

도전 과제:
• 이미지 분석 앱 만들기
• 음성 인식 기능 추가
• 챗봇 만들기

궁금한 점이 있으면 언제든지 질문해주세요. Happy Coding!