(AI 서비스 개발 기초) Notebook 베이스 - Voila

이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다.

Part 2. 프로토타입부터 점진적으로 개선하기

Notebook 베이스 - Voila

Notebook 베이스로 프로토타입 만들기

• 모델 개발 과정

  • Jupyter Notebook에서 함수를 작성한 후, 예측 함수를 실행하며 성능 확인

• 혼자 확인할 땐 위와 같이 진행해도 괜찮으나, 동료들과 함께 보면서 이야기할 때는?

  • 각자 노트북 환경에서 실행…
    • ModuleNotFoundError: No module named ‘…’
    • 라이브러리의 의존성
    • 테스트를 위해 추가 환경 설정이 필요
    • 개발을 잘 모르는 분에게 테스트 요청할 경우엔 이 부분을 어려워 할 수 있음
  • 혹은 nbconvert를 사용해 HTML으로 추출할 수도 있음
    • ⇒ 인터랙티브하게 조작하긴 어려우며, 이미지 용량 등에 따라 느려질 수 있음

• 모델을 개발한 후, 사람들과 테스트할 수 있는 프로토타입을 먼저 만들어보기

• 이 모델이 어떤 결과를 반환하는가?를 테스트할 수 있음

• 그러나 웹 서비스를 만드는 것은 시간이 많이 소요됨

• 익숙한 노트북에서 프로그램을 만들면 시간을 아낄 수 있음

• ipywidget과 같이 사용할 경우 간단한 대시보드를 구축할 수도 있음

• 실행할 때 저장된 Notebook 파일이 순차적으로 실행되도록 만들 수 있음

• 이런 경우 활용할 수 있는 도구가 Voila

  • 예시

    

프로토타입이 중요한 이유

Voila

• 본래 목적 : 대시보드
• R의 Shiny와 유사하며, 파이썬의 Dash와 유사한 도구
  • (참고) Dash는 Dash의 문법을 익혀야 하기 때문에 사용할 때 시간이 필요함
• 대시보드는 다양한 도구들이 존재
  • Superset, Metabse, Redash, Tableau
  • 다만 위 도구는 모두 서버에 제품을 설치한 후, 연동시켜야 함
    • = 개발 리소스 필요, 유지보수 필요
  • 대부분 SQL 베이스의 시각화
• Notebook에서 별도의 코드 추가 없이 실행할 수 있는 점이 Voila의 강점
• 노트북 파일만 만들면 프로토타입은 쉽게 만들 수 있음
• 2019년 12월에 Jupyter의 하위 프로젝트로 통합됨
• 장점
  1. Jupyter Notebook 결과를 쉽게 웹 형태로 띄울 수 있음
  2. Ipywidget, Ipyleaflet 등 사용 가능
  3. Jupyter Notebook의 Extension 있음(=노트북에서 바로 대시보드로 변환 가능)
  4. Python, Julia, C++ 코드 지원
  5. 고유한 템플릿 생성 가능
  6. 너무 쉬운 러닝커브

Voila 사용하기

pip3 install voila

JupyterLab 사용한다면

• jupyter labextension install @jupyter-voila/jupyterlab-preview

jupyter Notebook이나 Jupyter Server를 사용한다면

• jupyter serverextension enable voila --sys-prefix

nbextension도 사용 가능하도록 하고 싶다면 다음과 같이 설정

• voila --enable_nbextensions=True
• jupyter notebook --VoilaConfiguration.enable_nbextensions=True

• 사용 TIP

  

  ---

  

  문서 Link

  ---

  

  ---

  

  ---

  

  

  

  

ipywidget

ipywidget

• ipywidget과 같이 사용하면 인터랙티브한 효과를 줄 수 있음
  • https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/
• ipywidget도 Notebook 프로젝트
• 다양한 Widget을 보면서 “어떤 것을 만들 수 있을 것 같다”라는 생각해보기

ipywidget 사용법

• import 부분

    import ipywidgets as widgets
    from Ipython.display import display

  • display : Python Object를 보여주는 함수

• Slider Widget

  • IntSlider : 정수형 Slider

    

  • 인자

    • value : Default 값

    • step : 한번에 이동할 단계

    • orientation : 수직, 수평선

    • description : Slider의 Label

      

    • 그 외에 FloatSlider, IntRangeSlider

      

  • Slider의 객체를 만든 후 int_widget.value를 출력하면 값이 보임

    • int_widget.value = 8 을 할 경우 값이 변경됨

      

• Text Widget

  • Slider가 아닌 Input 입력

    • Bounded ; 범위가 주어진 Text

      

    • 마찬가지로 .value로 값에 접근 가능

      

  • String Text 위젯

    

• Boolean Widget

  • True, False를 표시할 수 있는 Widget

  • ToggleButton

    • button_style : 버튼의 스타일

    • icon : 사용하는 아이콘

      

  • CheckBox

    • indent : 들여쓰기 여부

      

• Selection Widget

  • 선택할 수 있는 Widget

  • Dropdown

    

  • RadioButtons

    

• Upload Widget

  • 파일을 업로드하는 Widget

    

• Image Widget

  • Image를 보여주는 Widget

    

• Data Picker Widget

  • Date를 선택하는 Widget

  • Date, Time, Datetime도 있음

    

• Widget Events(on_click)

  • 버튼이 클릭되었을 때, 어떤 함수가 동작하길 원하는 경우

  • on_click 인자에 함수를 넘겨주면 됨

    

• Widget Events(observe)

  • 위젯의 값이 변경되는 것을 감지해서 특정 함수를 실행하고 싶은 경우

  • observe 인자에 함수를 넘기면 됨

    

• interact Decorator

  • @interact 데코레이터를 사용하면 UI 컨트롤러가 생성

  • 함수의 인자를 받아서 UI가 생성됨

    

  • 만약 함수의 인자 중 하나는 고정하고 싶고, UI에서 나타나는 것을 원하지 않는 경우에는 fixed를 사용할 수 있음

    

• Layout(Hbox, VBox)

  • 위젯의 레이아웃을 구성하고 싶은 경우 HBox, VBox를 사용

    • VBox : 수직으로 구성(세로)

    • HBox : 수평으로 구성(가로)

      

      

  • 응용 : 값을 제곱하는 위젯

    

• ipywidget + Voila

  • ipywidget에서 Voila를 클릭하면 렌더링이 된 화면을 볼 수 있음

    

출처: 부스트캠프 AI Tech 4기(NAVER Connect Foundation)