Hub documentation
Spaces의 패널
Spaces의 패널
Panel은 강력한 도구, 대시보드 및 복잡한 애플리케이션을 Python만으로 쉽게 구축할 수 있도록 하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. PyData 생태계, 강력한 데이터 테이블 및 기타 다양한 기능을 손쉽게 활용할 수 있는 올인원 철학을 지니고 있습니다. 고수준 반응형 API와 저수준 콜백 기반 API를 제공하여 탐색형 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있으며, 풍부한 상호작용을 갖춘 복잡한 멀티페이지 앱을 만들 때도 유연성이 제한되지 않습니다. Panel은 HoloViz 생태계의 구성원으로, 데이터 탐색 도구로 연결된 생태계로의 관문을 제공합니다.
강력한 애플리케이션을 만드는 방법에 대해 자세히 알아보려면 Panel 문서를 방문하세요.
🚀 Spaces에 Deploy Panel 배포
Panel을 Spaces에 몇 번의 클릭만으로 배포할 수 있습니다:
정의해야 하는 주요 매개변수가 몇 가지 있습니다: Owner(개인 계정 또는 조직), Space 이름, Visibility입니다. 계산 집약적인 딥러닝 모델을 실행할 계획이라면 성능을 높이기 위해 GPU로 업그레이드하는 것을 고려해 보세요.
Space를 생성하면 처음에는 “Building” 상태로 시작하며, Space가 준비되면 “Running” 상태로 변경됩니다.
⚡️ 무엇을 볼 수 있나요?
Space가 빌드되어 준비되면, 이 이미지 분류 Panel 앱을 통해 무작위 이미지를 가져와 OpenAI CLIP 분류기 모델을 실행할 수 있습니다. 이 앱에 대한 단계별 안내는 블로그 게시물을 참고하세요.
🛠️ 앱을 커스터마이징하고 나만의 앱을 만드는 방법
Space 템플릿은 앱을 시작하기 위해 몇 가지 파일을 생성합니다:
세 가지 파일이 중요합니다:
1. app.py
이 파일은 Panel 애플리케이션 코드를 정의합니다. 기존 애플리케이션을 수정하거나 완전히 교체하여 자체 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 자체 Panel 앱을 작성하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 Panel 문서를 참조하세요.
2. Dockerfile
Dockerfile에는 Docker가 이미지를 컨테이너로 구성하고 실행하기 위해 수행할 명령 시퀀스가 포함되어 있습니다. 이 컨테이너는 Panel 앱이 실행되는 환경입니다. 일반적으로 Panel 앱을 서빙하려면 panel serve app.py 명령을 사용합니다. 이 특정 파일에서는 해당 명령을 문자열 목록으로 분리합니다. 또한 Hugging Face가 포트 7860에서 애플리케이션을 서빙할 것으로 기대하므로, 주소와 포트를 정의해야 합니다. 추가로 서버의 websocket 연결을 활성화하기 위해 allow-websocket-origin 플래그를 지정해야 합니다.
3. requirements.txt
이 파일은 Panel 앱에 필요한 패키지를 정의합니다. Space를 사용할 때 requirements.txt 파일에 나열된 종속성은 자동으로 설치됩니다. 이 파일을 수정하여 불필요한 패키지를 제거하거나 애플리케이션에 필요한 추가 패키지를 자유롭게 추가할 수 있습니다. 앱에 적절한 패키지가 설치되도록 필요한 변경 사항을 자유롭게 적용해 보세요.
🌐 커뮤니티 참여하기
Panel 커뮤니티는 활기차고 지원이 풍부하며, 경험이 풍부한 개발자와 데이터 과학자들이 도움을 주고 지식을 공유하는 데 열려 있습니다. 저희와 함께하고 연결해 보세요:
Update on GitHub