구글 코랩 Google Colab에서 Streamlit을 사용하여 웹 애플리케이션을 만들기 위해서는 추가적인 설정이 필요합니다. Colab은 원래 노트북 기반의 환경이기 때문에 실제 웹 화면을 띄우려면 몇 가지 추가 단계가 필요합니다. 아래는 Colab에서 Streamlit을 사용하여 웹 애플리케이션을 실행하는 단계입니다.
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구글 코랩 이란?
구글 코랩은 구글이 제공하는 무료 클라우드 기반의 주피터 노트북 환경입니다.
Colaboratory라고도 알려진 Google Colab은 Python 코딩의 강력한 기능을 클라우드에 제공하는 Google에서 제공하는 놀라운 플랫폼입니다. Jupyter Notebook과 유사한 대화형 및 협업 환경을 제공하므로 사용자는 라이브 코드, 방정식, 시각화 및 설명 텍스트가 포함된 문서를 만들 수 있습니다. 이 플랫폼은 뚜렷한 장점이 있습니다.
장점..
주목할만한 장점 중 하나는 그래픽 처리 장치(GPU) 및 텐서 처리 장치(TPU)에 대한 무료 액세스를 제공하여 사용자가 값비싼 하드웨어 없이도 기계 학습 및 딥 러닝 작업을 가속화할 수 있도록 한다는 것입니다. 또한 Colab은 클라우드 기반 접근 방식을 통해 원활한 공동작업을 촉진하므로 사용자는 다른 Google 문서와 마찬가지로 노트북을 공유할 수 있습니다.
Google 드라이브와의 통합은 또 다른 주목할만한 기능으로, 다양한 장치에서 자동 저장 및 접근성을 보장합니다. 이 플랫폼에는 NumPy, Pandas, TensorFlow 및 PyTorch와 같은 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 인기 있는 Python 라이브러리가 사전 로드되어 있습니다. Matplotlib 및 Plotly와 같은 대화형 데이터 시각화 라이브러리에 대한 지원으로 기능이 더욱 향상됩니다.
단점…
이러한 장점에도 불구하고 몇 가지 제한 사항을 고려하는 것이 중요합니다. Colab 세션에는 시간 제한이 있으며 너무 오랫동안 활동이 없으면 연결이 끊어질 수 있습니다. 또한 플랫폼은 무료 GPU 및 TPU 리소스를 제공하지만 사용자 간에 공유되며 특정 사용 제한이 있습니다.
Google Colab을 사용하는 과정은 간단합니다. 사용자는 웹사이트를 통해 액세스하고 Google 계정으로 로그인하여 새 노트북 만들기를 시작할 수 있습니다. 이 플랫폼을 통해 사용자는 코드 셀에 Python 코드를 작성하고, 문서화를 위해 텍스트 또는 마크다운 콘텐츠를 추가하고, 간단한 클릭만으로 코드를 실행할 수 있습니다. Google 드라이브와의 통합을 통해 작업 저장 및 공유가 용이하며 사용자는 필요에 따라 추가 Python 라이브러리를 설치할 수 있습니다.
또한 Colab을 사용하면 사용자는 향상된 컴퓨팅 성능이 필요한 작업에 GPU 또는 TPU 리소스를 활용할 수 있습니다. 또한 데이터 다운로드 및 업로드도 지원하므로 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있는 다목적 도구입니다.
요약하면 Google Colab은 협업 코딩, 데이터 과학, 기계 학습을 위한 강력한 클라우드 기반 솔루션을 제공합니다. 접근성, 협업 기능 및 컴퓨팅 리소스의 조합으로 인해 Python 프로그램 영역에서 개인과 팀에게 귀중한 자산이 됩니다.
간단히 정리하면 아래와 같습니다.
✅ 구글 계정이 있는 사용자라면 누구나 무료로 구글 드라이브와 연동하여 사용이 가능합니다.
✅ 클라우드 인프라를 사용하기 때문에 사용자의 로컬 환경에 구애받지 않고 어디서든지 사용할 수 있습니다.
✅ 코랩에서는 무료로 GPU, TPU를 사용할 수 있어 딥러닝 모델을 훈련하는데 도움을 받을 수 있습니다.
✅ 주피터 노트북 환경을 사용할 수 있어 코드 셀과 텍스트 셀을 사용하여 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다.
✅ !pip install 명령어를 활용하여 간단하게 파이썬 패키지를 활용할 수 있습니다.
✅ 구글 드라이브를 활용한 공유가 쉬워 다양한 협업 환경에 활용할 수 있습니다.
✅ 데이터 시각화를 위해 코랩은 Matplotlib, Seaborn 등을 지원하여 데이터 시각화를 쉽게 수행할 수 있습니다.
✅ 데이터 분석을 위한 주요 라이브러리인 Pandas, Numpy 등이 미리 설치되어 있습니다.
✅ 파이썬, R, Scala와 같은 다양한 프로그래밍 언어를 사용할 수 있습니다.
✅ 다양한 예제 코드와 튜토리얼을 제공하여 사용자가 빠르게 시작할 수 있도록 도와줍니다.
구글 코랩 런타임 설정 방법
✅ Colab 런타임을 변경하여 Streamlit 앱을 실행할 수 있는 환경을 설정합니다.
# python
!pip install streamlit
!pip install pyngrok==4.1.1Streamlit 앱 작성
✅ Streamlit 앱을 작성하고 이를 저장한 후 실행합니다. 예를 들어, 가너단한 예제 앱을 만듭니다.
# streamlit_app.py
import streamlit as st
def main():
st.title("Hello Streamlit")
st.write("This is a simple Streamlit app.")
if __name__ == "__main__":
main()ngrok 를 사용하여 로컬 호스트를 외부에 노출
✅ Colab에서 실행 중인 Streamlit 앱을 외부에서 접근할 수 있도록 ngrok을 사용합니다.
# python
from pyngrok import ngrok
# Streamlit 앱을 백그라운드에서 실행
!streamlit run streamlit_app.py &
# ngrok을 사용하여 로컬 호스트를 외부에 노출
public_url = ngrok.connect(port='8501')
public_url✅ 실행 후, 출력된 링크를 클릭하면 Streamlit 앱이 브라우저에서 열립니다.
주의해야할 점은 Colab 세션이 열려 있는 동안에만 해당 링크가 유효하다는 것입니다.
Colab 세션이 종료되면 링크도 더 이상 유효하지 않습니다.
위 단계를 따르면 구글 코랩에서 Streamlit 을 사용하여 웹 애플리케이션을 화면에 띄울 수 있습니다.
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