기준 별 비교
기준/Criteria | Streamlit | Anvil | Dash | Gradio |
사용의 용이성/Ease of Use | Python 스크립트를 사용하여 쉽게 웹 앱을 만들 수 있음. | 웹 기반 IDE를 통해 드래그 앤 드롭으로 앱을 구축할 수 있음. | 데이터 과학자를 위해 설계된 Python의 웹 애플리케이션 프레임워크. | 머신러닝 모델을 데모로 쉽게 변환할 수 있으며 사용하기 쉬움. |
사용자 정의/Customization | 광범위한 위젯과 테마를 지원함. | 사용자 정의 가능한 UI 컴포넌트와 풀 스택 앱. | 고급 사용자 정의와 CSS 지원. | 쉬운 테마 및 레이아웃 사용자 정의. |
상호 작용성/Interactivity | 높은 상호 작용성을 지원하는 다양한 위젯. | 간편한 이벤트 핸들링과 상호 작용성. | 복잡한 대시보드와 상호 작용적인 시각화를 위한 강력한 지원. | 간단한 인터페이스를 통한 빠르고 쉬운 상호 작용. |
배포 옵션/Deployment Options | Streamlit Sharing, Streamlit for Teams를 통한 배포 지원. | Anvil의 서버에 직접 배포 가능. | Heroku, AWS, Docker 등 다양한 플랫폼에서 배포 가능. | Hugging Face Spaces, Gradio Web 등을 |
사용의 용이성/Ease of Use Streamlit과 Gradio는 특히 머신러닝 모델을 빠르게 데모로 만들고 싶은 사용자에게 매우 사용하기 쉽다고 평가됩니다. Anvil은 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통한 웹 앱 구축이 용이하며, Dash는 다소 높은 학습 곡선을 가지고 있습니다.
사용자 정의/Customization Dash가 고급 사용자 정의 옵션을 제공하여 가장 높은 평점을 받았습니다. Streamlit과 Gradio도 적절한 사용자 정의 옵션을 제공하지만, Anvil은 다소 제한적일 수 있습니다.
상호 작용성/Interactivity Streamlit, Dash, 그리고 Gradio는 높은 수준의 상호 작용성을 제공하여 비슷한 평점을 받았습니다. Anvil도 괜찮은 상호 작용성을 제공하지만, 다른 플랫폼에 비해 약간 낮은 평가를 받았습니다.
배포 옵션/Deployment Options: Gradio는 Hugging Face Spaces와 같은 플랫폼을 통한 간편한 배포로 높은 평점을 받았습니다. Streamlit과 Dash도 좋은 배포 옵션을 제공하지만, Anvil은 다소 제한적일 수 있습니다.
기준 별 평가점수
기준/Criteria | Streamlit | Anvil | Dash | Gradio |
사용의 용이성/Ease of Use | 4.5 | 4 | 3.5 | 4.5 |
사용자 정의/Customization | 4 | 3.5 | 4.5 | 4 |
상호 작용성/Interactivity | 4.5 | 4 | 4.5 | 4.5 |
배포 옵션/Deployment Options | 4 | 3.5 | 4 | 4.5 |
긍부정 리뷰 및 적합한 고객
플랫폼 | 긍정적 리뷰 | 부정적 리뷰 | 고객 페르소나 |
Streamlit | 직관적이고 사용하기 쉬움, 빠른 프로토타이핑 가능, 파이썬 지식만으로 데이터 시각화 앱 구축 가능 | 대규모/복잡한 앱 개발 시 성능 문제, UI 커스터마이징의 한계 | 머신러닝 모델과 데이터 분석 결과를 빠르게 시연하고 공유하고자하는 데이터과학자, 복잡한 웹 개발 지식 없이도 직관적인 사용자 인터페이스를 통해 결과를 시각화, 최소한의 코드로 인터랙티브한 앱 만들어 팀원들과 공유 |
Anvil | 드래그 앤 드롭 인터페이스로 비개발자도 쉽게 사용 가능, 서버 사이드 파이썬과의 용이한 통합 | 고급 개발자에게는 사용자 정의 옵션이 제한적, 복잡한 앱의 성능 및 확장성 우려 | 프로그래밍 경험이 많지 않은 비즈니스 애널리스트 가 복잡한 코딩 없이도 필요한 애플리케이션 개발 |
Dash | 복잡한 데이터 시각화 및 대시보드 구축에 강력, 고급 사용자 정의 가능 | 학습 곡선이 다소 가파름, 초기 설정이 복잡할 수 있음 | 사용자 친화적인 복잡한 대시보드와 데이터 시각화 만들고자 하는 Frontend 개발자 |
Gradio | 머신러닝 모델을 빠르게 데모로 전환, 사용하기 쉬운 인터페이스 | 맞춤형 UI 개발이나 복잡한 워크플로우 구축에 제한적 | 자신의 모델을 다른 연구원과 쉽게 공유하고 싶어하는 머신러닝 엔지니어. 몇 줄의 코드로 머신러닝 모델에 대한 웹 인터페이스 빠르게 생해 테스트 및 인터랙션 가능 |
