에코프로.AI

0. 가상환경을 설정하는 주요 이유프로젝트 독립성 유지각 프로젝트마다 독립적인 환경을 구성할 수 있어, 서로 다른 프로젝트 간의 패키지 버전 충돌을 방지할 수 있습니다의존성 관리 용이프로젝트별로 필요한 패키지와 버전을 정확하게 관리할 수 있어, 패키지 관리가 훨씬 수월해집니다시스템 환경 보호가상환경을 사용하면 시스템 전체 Python 환경에 영향을 주지 않고 패키지를 설치할 수 있어, 시스템의 안정성을 유지할 수 있습니다재현성 보장가상환경을 통해 프로젝트에 필요한 정확한 패키지 버전을 지정할 수 있어, 다른 환경에서도 동일한 결과를 재현할 수 있습니다협업 용이성팀원들과 동일한 환경에서 작업할 수 있도록 환경 설정을 공유할 수 있어, 협업이 더욱 원활해집니다테스트 환경 구축 용이다양한 Python 버전이나..

문제 확인 및 해결방법작업 한, 프로젝트의 소스를 백업하여, 정리하려고 하는데,아래와 같이 .ipynb파일의 용량이 아래와 같이 용량이 30mb와 같이 크게 잡혀있어서,백업 시, 용량을 많이 차지하여, 확인해보니.데이터를 출력한 내용이 파일 용량으로 잡혀있어서 출력을 삭제해야 용량이 줄어드는 것으로 확인 함. Colab에서 각각 파일열어서 처리1. Colab에서 파일을 열어줍니다.2. [수정] - [모든 출력 지우기] 선택3. [파일] - [저장] 하면 용량이 줄어든 것을 확인할 수 있습니다.Python 코드 각각 파일불러서 처리 1. 필요한 모듈(패키지, 함수 등) 및 자료 불러오기from nbformat import read, write 2. 출력삭제 함수 선언def strip_output(nb): ..

Streamlit은 데이터 과학자와 개발자들이 데이터 애플리케이션을 빠르고 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 Python 기반의 오픈소스 프레임워크입니다. 소개 및 특징주요 특징간편한 개발: Python 코드만으로 웹 애플리케이션을 만들 수 있어, HTML, CSS, JavaScript 지식이 없어도 됩니다.데이터 시각화 최적화: 데이터프레임, 차트, 그래프 등을 손쉽게 시각화할 수 있습니다5.인터랙티브 요소: 슬라이더, 드롭다운, 체크박스 등 다양한 위젯을 제공하여 사용자 상호작용이 가능한 앱을 만들 수 있습니다.실시간 업데이트: 코드 변경 사항을 자동으로 감지하여 애플리케이션을 실시간으로 업데이트합니다.사용 사례Streamlit은 주로 다음과 같은 용도로 사용됩니다.데이터 시각화 대시보드 제작머신러닝 모..

Gradio는 머신러닝 및 데이터 과학 애플리케이션을 위한 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 주요 특징과 장점은 다음과 같습니다주요 특징사용자 친화적인 인터페이스: 복잡한 웹 개발 지식 없이도 간단한 코드로 대화형 웹 인터페이스를 만들 수 있습니다.다양한 입출력 컴포넌트: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 컴포넌트를 제공합니다.빠른 프로토타이핑: 몇 줄의 코드만으로 인터랙티브한 데모를 만들 수 있어 아이디어를 빠르게 테스트하고 공유할 수 있습니다.쉬운 배포: Gradio Cloud를 통해 간편하게 애플리케이션을 배포하고 공유할 수 있습니다.장점모델 검증 용이: 다양한 입력으로 모델의 결과를 실시간으로 테스트할 수 있습니다.데모 제작에 최적화: 머신러닝 모델..

gradiostreamlitdashhttps://www.gradio.app/https://streamlit.io/https://dash.plotly.com/ Gradio, Streamlit, Dash는 모두 파이썬 기반의 웹 애플리케이션 개발 프레임워크로, 각각 고유한 특징과 장단점을 가지고 있습니다. 이들을 비교해보면 다음과 같습니다:사용 편의성Gradio: 매우 간단하고 직관적입니다. 최소한의 코드로 빠르게 인터페이스를 만들 수 있어 초보자에게 적합합니다.Streamlit: 사용하기 쉽지만, Gradio보다는 약간 더 복잡합니다. 그러나 더 많은 커스터마이징 옵션을 제공합니다Dash: 세 가지 중 가장 가파른 학습 곡선을 가지고 있지만, 높은 수준의 제어와 유연성을 제공합니다주요 용도Gradio: 머..