[linux] [Streamlit] streamlit을 이용해서간단한 머신러닝 사용 앱 구현하기

fig1. title

index

1. data scientist life cycle

2. install streamlit

3. edit config file

4. run .py file

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1. data scientist life cycle

fig2. data scientist life cycle

데이터 사이언스를 한다면 프로젝트 단위로 위 사이클에서 크게 벗어나지 않을 것임.

그 중에서 Model Deployment 부분에 대한 글임

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2. install streamlit

- streamlit은 머신러닝 및 데이터 사이언스를 위한 맞춤 웹 앱을 쉽게 만들고 공유할 수 있는 오픈소스 python 라이브러리임.

- pip install 가능

pip install streamlit

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3. edit config file

예제 참고

예제 1. https://www.geeksforgeeks.org/deploy-a-machine-learning-model-using-streamlit-library/

Deploy a Machine Learning Model using Streamlit Library - GeeksforGeeks

예제 2-1. https://heartbeat.fritz.ai/deploy-a-machine-learning-model-as-a-web-application-part-1-a1c1ff624f7a

Deploy a Machine Learning Model as a Web Application (Part 1)

예제 2-2. https://github.com/opeyemibami/wine-quality-prediction-web-app

GitHub - opeyemibami/wine-quality-prediction-web-app: A machine learning-powered web application to predict the quality of wine

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4. run .py file

 

작성된 .py file을 실행시켜준다

streamlit run your_file_name.py

내부 포트 8501을 기본값으로 web-app이 실행된다

fig3. example