Streamlit 인터페이스 내에서 YOLO11 추론을 실행하고 코딩 전문 지식 없이 컴퓨터 비전 작업을 위한 대화형 AI 인터페이스를 구축하는 방법을 알아보세요.
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2025년 9월 25일
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Streamlit 인터페이스 내에서 YOLO11 추론을 실행하고 코딩 전문 지식 없이 컴퓨터 비전 작업을 위한 대화형 AI 인터페이스를 구축하는 방법을 알아보세요.
컴퓨터 비전 모델은 기계가 시각적 데이터를 해석하고 분석하여 객체 감지, 이미지 분류 및 인스턴스 분할과 같은 작업을 높은 정확도로 수행할 수 있도록 하는 영향력 있는 AI 도구입니다. 그러나 웹 개발 또는 모바일 앱 기술과 같은 추가적인 기술 전문 지식이 필요한 경우가 있어 더 많은 사람들이 접근할 수 있도록 배포하기 어려울 수 있습니다.
Ultralytics YOLO11을 예로 들어보겠습니다. 이는 다양한 작업을 지원하고 광범위한 애플리케이션에서 유용한 모델입니다. 그러나 일부 AI 엔지니어에게는 기술적인 프론트엔드 지식 없이는 원활한 상호 작용을 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 구축하고 배포하는 것이 다소 어렵게 느껴질 수 있습니다.
Streamlit은 이 프로세스를 더 쉽게 만드는 것을 목표로 하는 오픈 소스 프레임워크입니다. 복잡한 프런트엔드 개발 없이 대화형 애플리케이션을 구축하기 위한 Python 기반 도구입니다. YOLOv5와 함께 사용하면 사용자는 이미지를 업로드하고, 비디오를 처리하고, 최소한의 노력으로 실시간 결과를 시각화할 수 있습니다.
Ultralytics는 Live Inference 솔루션을 통해 한 단계 더 나아가 Streamlit 통합을 더욱 쉽게 만듭니다. 단일 명령으로 사용자는 사전 구축된 YOLO11용 Streamlit 앱을 시작할 수 있으므로 수동 설정 및 코딩이 필요하지 않습니다.
이번 글에서는 Streamlit을 사용하여 Ultralytics의 실시간 추론 솔루션을 통해 YOLO11을 설정하고 실행하는 방법을 단계별로 설명하여 실시간 AI 배포를 더 빠르고 쉽게 만들 수 있습니다.
Streamlit은 대화형 웹 애플리케이션 생성을 간소화하는 Python 프레임워크입니다. AI 개발자는 프런트엔드 개발의 복잡성을 처리하지 않고도 AI 기반 앱을 구축할 수 있습니다.
AI 및 머신 러닝 모델과 원활하게 작동하도록 설계되었습니다. 개발자는 몇 줄의 Python 코드만으로 사용자가 이미지를 업로드하고, 비디오를 처리하고, AI 모델과 상호 작용할 수 있는 인터페이스를 만들 수 있습니다.
주요 기능 중 하나는 동적 렌더링입니다. 사용자가 변경하면 수동으로 페이지를 다시 로드하지 않아도 앱이 자동으로 업데이트됩니다.
또한 Streamlit은 가볍고 사용하기 쉬우므로 로컬 시스템과 클라우드 플랫폼 모두에서 효율적으로 실행됩니다. 따라서 AI 애플리케이션을 배포하고, 다른 사람과 모델을 공유하고, 직관적이고 상호 작용적인 사용자 경험을 제공하는 데 적합합니다.
Streamlit 애플리케이션에서 Ultralytics YOLO11을 사용하여 실시간 추론을 실행하는 방법에 대해 자세히 알아보기 전에 YOLO11이 왜 그렇게 신뢰할 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다.
Ultralytics YOLO11은 객체 감지, 인스턴스 분할 및 자세 추정과 같은 실시간 컴퓨터 비전 작업을 위해 설계된 모델입니다. 뛰어난 정확도로 고속 성능을 제공합니다.
YOLO11의 가장 큰 장점 중 하나는 사용 편의성입니다. 복잡한 설정이 필요 없습니다. 개발자는 Ultralytics Python 패키지를 설치하고 몇 줄의 코드만으로 예측을 시작할 수 있습니다.
Ultralytics Python 패키지는 다양한 기능을 제공하여 사용자가 모델을 미세 조정하고 감지 설정을 조정할 수 있도록 합니다. 또한 다양한 장치에서 성능을 최적화하여 원활한 배포를 지원합니다.
유연성 외에도 Ultralytics Python 패키지는 에지 장치, 클라우드 환경 및 NVIDIA GPU 지원 시스템을 포함한 여러 플랫폼에서 통합을 지원합니다. 소규모 임베디드 장치에 배포하든 대규모 클라우드 서버에 배포하든 YOLO11은 쉽게 적응하여 이전보다 더 쉽게 고급 비전 AI에 액세스할 수 있도록 합니다.
Streamlit이 나에게 적합한 배포 옵션인지 어떻게 알 수 있는지 궁금할 수 있습니다. 프런트엔드 개발을 처리하지 않고도 간단하고 코드 효율적인 방법으로 YOLO11을 실행하려는 경우 Streamlit은 특히 프로토타입 제작, PoC(Proof-of-Concept) 프로젝트 또는 소규모 사용자를 대상으로 하는 배포에 적합한 옵션입니다.
YOLOv11 작업을 간소화하여 불필요한 복잡성을 제거하고 실시간 상호 작용을 위한 직관적인 인터페이스를 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.
이제 YOLO11과 함께 Streamlit을 사용하는 이점에 대해 살펴보았으므로 YOLO11과 함께 Streamlit을 사용하여 브라우저에서 실시간 컴퓨터 비전 작업을 실행하는 방법을 살펴보겠습니다.
첫 번째 단계는 Ultralytics Python 패키지를 설치하는 것입니다. 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다:
일단 설치되면 YOLO11은 복잡한 설정 없이 바로 사용할 수 있습니다. 필요한 패키지를 설치하는 동안 문제가 발생하면 일반적인 문제 해결 가이드에서 문제 해결 팁과 해결 방법을 참조할 수 있습니다.
일반적으로 YOLO11을 실행하려면 Streamlit 구성 요소를 사용하여 Python 스크립트를 개발해야 합니다. 하지만 Ultralytics는 Streamlit으로 YOLO11을 실행하는 간단한 방법을 제공합니다.
다음 Python 스크립트를 실행하면 기본 웹 브라우저에서 Streamlit 애플리케이션이 즉시 시작됩니다.
추가 구성은 필요하지 않습니다. Streamlit 애플리케이션 인터페이스에는 이미지 및 비디오 업로드 섹션, 관심 있는 YOLO11 모델 변형을 선택할 수 있는 드롭다운 메뉴, 감지 신뢰도를 조정할 수 있는 슬라이더가 포함되어 있습니다. 모든 것이 깔끔하게 정리되어 있어 사용자가 추가 코드를 작성하지 않고도 쉽게 추론을 실행할 수 있습니다.
이제 Streamlit 애플리케이션이 웹 브라우저에서 실행되고 있으므로 이를 사용하여 YOLO11로 추론을 실행하는 방법을 살펴보겠습니다.
예를 들어, 객체 감지를 위해 비디오 파일을 분석한다고 가정해 보겠습니다. 파일을 업로드하고, 모델을 선택하고, 실시간 결과를 보는 단계는 다음과 같습니다.
Streamlit이 프로토타입, 연구 도구 및 중소 규모 애플리케이션을 만드는 데 얼마나 훌륭한지 살펴보았습니다. 복잡한 프런트엔드 개발 없이 AI 모델을 배포하는 간단한 방법을 제공합니다.
그러나 Streamlit을 사용하여 YOLO11을 바로 실행할 수 있는 솔루션은 항상 있는 것은 아닙니다. 위에 설명된 단계에서 설정한 Ultralytics YOLO Streamlit 애플리케이션을 사용하는 경우가 아니라면 말이죠. 대부분의 경우 특정 요구 사항에 맞게 애플리케이션을 사용자 정의하려면 어느 정도의 개발 작업이 필요합니다. Streamlit이 배포를 간소화하지만 YOLO11이 원활하게 실행되도록 필요한 구성 요소를 설정해야 합니다.
Ultralytics YOLO11이 실제 시나리오에서 Streamlit과 함께 효과적으로 배포될 수 있는 두 가지 실제 사례를 살펴보겠습니다.
소매점, 보관실 또는 사무용품 구역에서 재고를 추적하는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. Streamlit과 함께 YOLO11을 사용하면 기업은 객체 수를 빠르고 효율적으로 자동화할 수 있으므로 대규모 배포를 약정하기 전에 개념 증명(PoC)에 적합한 옵션입니다.
이 설정을 통해 사용자는 이미지를 업로드하거나 라이브 카메라 피드를 사용할 수 있으며 YOLO11은 즉시 객체를 감지하고 수를 세는 데 도움이 될 수 있습니다. 실시간 개수는 Streamlit 인터페이스에 표시될 수 있으므로 수동 작업 없이 재고 수준을 쉽게 모니터링할 수 있습니다.
예를 들어, 상점 주인은 선반을 스캔하여 수동으로 세지 않고도 얼마나 많은 병, 상자 또는 포장된 제품이 있는지 즉시 확인할 수 있습니다. YOLO11과 Streamlit을 활용하여 기업은 수동 작업을 줄이고 정확도를 높이며 최소한의 투자로 자동화를 탐색할 수 있습니다.
사무실, 창고 또는 이벤트 장소에서 제한 구역을 안전하게 유지하는 것은 특히 수동 모니터링으로는 어려울 수 있습니다. Streamlit과 함께 YOLO11을 사용하면 기업은 간단한 AI 기반 보안 시스템을 설정하여 실시간으로 무단 액세스를 감지할 수 있습니다.
카메라 피드를 Streamlit 인터페이스에 연결할 수 있으며, 여기서 YOLO11을 사용하여 제한 구역에 들어가는 사람을 식별하고 추적합니다. 승인되지 않은 사람이 감지되면 시스템에서 경고를 트리거하거나 검토를 위해 이벤트를 기록할 수 있습니다.
예를 들어, 창고 관리자는 보안이 높은 보관 구역에 대한 접근을 모니터링하거나 사무실은 지속적인 감독 없이 제한된 구역에서의 이동을 추적할 수 있습니다.
이는 기업이 더 크고 완전 자동화된 시스템에 투자하기 전에 Vision AI 기반 보안 모니터링을 탐색하려는 경우 획기적인 프로젝트가 될 수 있습니다. YOLO11을 Streamlit과 통합함으로써 기업은 보안을 강화하고 수동 모니터링을 최소화하며 무단 액세스에 보다 효과적으로 대응할 수 있습니다.
Streamlit과 같은 도구를 사용하여 컴퓨터 비전 모델을 배포하면 상호 작용적이고 사용자 친화적인 환경을 만들 수 있습니다. 그러나 라이브 인터페이스를 설정한 후에는 시스템이 효율적으로 실행되고 시간이 지남에 따라 정확한 결과를 제공하는지 확인하는 것이 중요합니다.
배포 후 고려해야 할 주요 요소는 다음과 같습니다.
Ultralytics는 코딩 없이 단일 명령으로 실행되는 즉시 사용 가능한 Streamlit 라이브 인터페이스를 통해 YOLO11 배포를 간소화합니다. 이를 통해 사용자는 실시간 객체 탐지를 즉시 시작할 수 있습니다.
이 인터페이스에는 모델 전환, 감지 정확도 조정, 객체 필터링을 용이하게 해주는 기본 제공 사용자 정의 기능도 포함되어 있습니다. 모든 것이 간단하고 사용자 친화적인 인터페이스 내에서 관리되므로 수동 UI 개발이 필요하지 않습니다. 결합하여
YOLO11의 기능과 Streamlit의 간편한 배포를 통해 기업과 개발자는 AI 기반 애플리케이션을 신속하게 프로토타입하고 테스트하며 개선할 수 있습니다.
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