클라우드 기반 인공지능 개발과 DevOps 실무

아래의 streamlit 사이트에 세세히 나와있으니 참조하면 좋다. https://docs.streamlit.io/library/api-reference/status Streamlit Docs Join the community Streamlit is more than just a way to make data apps, it’s also a community of creators that share their apps and ideas and help each other make their work better. Please come join us on the community forum. We love to hear your questio docs.streamlit.io

streamlit으로 이용한 웹 대시보드에 유튜브를 삽입하는 방법 삽입하고 싶은 유튜브 영상에 들어간다. 유튜브 영상에 공유 버튼을 누른다. URL를 복사하여 st.video('URL', start_time= , format='video/mp4') 을 입력해준다. start_time 이란 영상의 시작을 조절할 수 있으면 EX) start_time= 10 -> 영상이 10초부터 시작한다. streamlit 에서 확인해본다.

연동하는 이유 : MYSQL과 viual studio가 연결되어 사용하기 편하다. 주의할 점 : # except 의 코드는 try 코드에서 문제가 일어날 경우 실행하기 때문에 try의 문제가 일어나지 않으면 실행하지 않는다 # finally 의 코드는 try 에서 에러가 나든 나지 않든, 무조건 실행하는 코드이다. # try,except은 무조건 있어야 하며 finally는 굳이 있을 필요 없다. # 아래 import 한 코드에서 host,database,user,password는 개인적이기 때문에 지워진 상태이다. 연결하여 사용하기 위해서는 MYSQL을 이용하여 값을 넣어주면 된다 .

streamlit 을 이용하며 머신러닝을 한 코드이다 . scaler_X,scaler_y , regressor pkl로 불러와 변수를 만들어 신규데이터를 피쳐 스케일링 하는 것이다. 주의 사항 : 정확한 scaler_X,scaler_y , regressor 가 정확히 가지고 있어햐 한다.

웹 대시보드 페이지에서 원하는 이름 (값)을 입력시 데이터 프레임에서 같은 이름 또는 같은 값 (데이터)를 불러오는 함수이다. 주의할 점 : 문자열을 비교할때 소문자와 대문자가 다르면 다른 데이터로 인식하기 때문에 소문자나 대문자로 통일시켜준 뒤 맞는 데이터를 가져와야 된다. str. 잊지 않고 사용할 것

아래의 코드가 streamlit 이 제공하는 라인차트,영역차트,바차트,맵차트/// plotly 을 이용한 pie차트 bar 차트이다. 각 코드마다 설명이 적혀져 있으니 원한는 코드를 보고 찾아가면 된다. 주의사항 : import 를 하였는지 확인 할것 / 컬럼의 이름이 맞는지 잘 확인할것

streamlit 을 이용하여 페이지 아이콘을 만든 코드이다. 아래의 코드를 참조 후 이용하자!

다른 파일에서 import 하여 사용한 것이다. eda_app.py 와 ml_app.py 의 파일에서 함수를 가져와 대입한 것이다.

여러 파일을 업로드 하는 대시 보드를 만든 코드이다. uploaded_files = st.file_uploader('이미지파일 업로드', type=['png','jpg','jpeg'], accept_multiple_files=True) 눈여겨 볼것 !!!!!! CSV 파일을 저장할 때 파일 저장과 함께 현재 시간과 temp_csv + 파일이름 을 합쳐 사용한 함수이다. 잘 지켜 볼것

코드에 맞춰 웹 대시보드에 순서대로 나왔다.