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🖥 Gradio란?
Gradio는 머신러닝 모델을 웹 기반 인터페이스로 손쉽게 띄울 수 있게 해주는 오픈소스 라이브러리입니다.
쉽게 말해, Python 코드 몇 줄로 모델 데모 웹앱을 만들 수 있게 해주는 도구죠.
💡 Gradio는 Hugging Face에서 관리하며, 머신러닝 연구자들이 모델 테스트, 공유, 인터랙티브 데모 등을 쉽게 만들 수 있도록 돕습니다.
✅ Gradio의 주요 특징
기능설명
| 🧪 인터랙티브 데모 | 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 입력을 웹에서 실시간으로 테스트 |
| 🌐 웹 공유 | 버튼 하나로 로컬 서버를 전 세계에 공개 가능 (gr.Interface(...).launch(share=True)) |
| 🧩 모델 연결 | PyTorch, TensorFlow, Hugging Face 모델 등과 쉽게 연동 |
| 🛠 UI 자동 생성 | 복잡한 HTML 없이도 버튼, 이미지 뷰어 등 UI 컴포넌트 생성 가능 |
🤝 Med-Gemma와 Gradio의 관계
Med-Gemma는 Gradio를 이용해 데모 인터페이스를 만든 것입니다.
즉, 사용자가 웹에서 Med-Gemma에게 의료 영상과 질문을 입력하고 결과를 확인할 수 있게 하는 프론트엔드(입력창/출력창) 역할을 Gradio가 수행합니다.
예시 흐름
- 사용자가 MedGemma.org에서 X-ray 이미지를 업로드
- 아래 텍스트박스에 “이 환자는 폐렴일 가능성이 있나요?” 입력
- Gradio가 해당 입력을 백엔드 모델(Med-Gemma)에 전달
- 모델이 분석 결과를 출력 → Gradio가 화면에 보여줌
Med-Gemma는 고성능 AI 모델이고, Gradio는 그 모델을 사용자와 연결해주는 UI/UX 인터페이스 도구입니다.
🔧 왜 Gradio를 썼을까?
- 빠르고 간편한 배포
연구자나 개발자가 HTML, React, Flask 등을 일일이 쓰지 않아도 모델 데모를 배포할 수 있어요. - 모델의 강점을 시각적으로 보여주기 좋음
Med-Gemma처럼 이미지+텍스트 기반 모델은 Gradio의 이미지 입력창과 리치 텍스트 출력창이 매우 잘 어울립니다. - 논문/웹사이트에서의 공유 용이
연구 결과를 실험해볼 수 있는 인터페이스를 링크 하나로 공유 가능하므로, 사용자와 연구자 사이의 장벽이 낮아집니다.
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