코드탐험 신비의 세계

Streamlit을 실행시키고 터미널을 끄면 해당 웹페이지도 같이 종료가 된다. → 터미널에 nohup streamlit run app.py &입력시 백그라운드에서 실행돼서 터미널(PuTTy)을 종료해도 웹페이지 서비스는 돌아간다. streamlit으로 돌아가는 서비스 확인하고 싶을때→ ps -ef | grep streamlit →  현재 실행 중인 모든 프로세스를 보여주는 "ps" 명령어와      그 중에서도 "streamlit"이라는 키워드를 포함하는 프로세스만 필터링하여 보여주는 "grep" 명령어를 조합한 것 돌아가는 서버를 끄고 싶을때→ kill processID ( 숫자 )

EC2에서 Streamlit을 실행할 때는 해당 포트를 열어야 하고보안 그룹 설정을 통해 해당 포트에 대한 액세스를 허용해야 한다. AWS의 EC2 > 보안 그룹 > 인바운드 규칙 편집- 유형은 사용자 지정TCP- 포트범위(Streamlit은 일반적으로 8501 사용)- Anywhere설정하고 규칙 저장하면 해당 사이트에 접속 가능하다.

EC2 Linux git 설치 sudo yum install git  ( git 설치 ) 설치가 완료되면 mkdir Github  => Github 디렉토리 생성  cd Github  => 디렉토리 안으로 이동 본인의 깃허브에 접속해서 가져올 repository 의 HTTP 주소 복사 git clone HTTP주소 => 입력하여 클론해서 해당 파일 경로로 이동해 사용한다.

아나콘다 홈페이지에서 접속해서 리눅스용 아나콘다 파일의 링크 주소를 복사 PuTTy 실행해서 wget 뒤에 링크 주소를 붙여넣고 실행해서 설치wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh  완료되면 sh Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh 실행  설치가 완료되면 사용할 가상환경을 만들어 필요한 라이브러리 설치 conda create -n 가상환경이름 python=3.10 numpy scipy matplotlib ipython scikit-learn pandas pillow jupyter seaborn  가상 환경이 만들어지면 conda activate 가상환경이름가상 환경으로 이동해서 작업한다.

EC2에 접속하기 위해 로컬 컴퓨터 운영체제에 맞는 프로그램을 설치 해야한다. 윈도우는 PuTTy 사용 https://www.putty.org/ 접속  =>  Download it here.  =>  설치 다운로드 후 실행호스트 네임 설정SSH > Auth > Credentials에서 Public-key에 EC2 생성할때 키페어 생성했던 파일을 입력Session 에서 Saved Sessions에 Save 하면 Load 해서 편하게 이용 가능 Open 누르면 실행ec2-user 입력하고 실행

https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/ec2/home?region=ap-northeast-2#Home: https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/ec2/home?region=ap-northeast-2#Home: ap-northeast-2.console.aws.amazon.com위 주소로 접속 후 인스턴스 시작 버튼을 누른다.리전 확인 필수! 서버의 이름을 입력한다. Amazon Linux 선택 프리 티어가 사용 가능한 인스턴스 유형 선택 새 키 페어 생성 누르고 키페어(로그인) 생성해서 사용 윈도우일 경우 .ppk 선택 새 키 페어 생성 눌렀을 때 .ppk 네트워크 설정은 패스하고스토리지 구성은 프리 티어 최대가 30G..

먼저 jupyter notebook 에서 인공지능을 만들어준다. 만든 후 저장 저장한 인공지능을 joblib 라이브러리로 불러와서 사용아래에선 2-1에서 불러옴import streamlit as stimport joblibimport numpy as npdef run_ml(): st.subheader('자동차 가격 예측하기') # 1. 예측하기 위해서 유저한테 입력을 받는다. # ['Gender', 'Age', 'Annual Salary', 'Credit Card Debt', 'Net Worth'] st.text('성별을 선택하세요.') gender = st.radio('성별 선택', ['남자', '여자']) if gender == '남자': gender = ..

유명한 라이브러리인 plotly 차트를 사용한다.import streamlit as stimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport plotly.express as pxdef main():# plotly df4 = pd.read_csv('./data/prog_languages_data.csv', index_col=0) print(df4) # plotly 의 pie 차트 fig2 = px.pie(data_frame=df4, names='lang', values='Sum', title='각 언어별 차이차트') st.plotly_chart(fig2) #plotly 의 bar 차트 d..

스트림릿의 내장 차트 함수를 사용한다.import streamlit as stimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdef main(): # 스트림릿에서 제공해주는 차트 # line_chart, area_chart df1 = pd.read_csv('./data/lang_data.csv') column_list = df1.columns[1:] choice_list = st.multiselect('언어를 선택하세요', column_list) print(choice_list) if len(choice_list) != 0: df_choice = df1[choice_list] ..

plt, sb 차트를 streamlit 에서 표시하려면 1. plt.figure() 로 먼저 영역을 잡아주고2. st.pyplot() 함수로 웹 화면에 그려준다 import streamlit as stimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sbdef main(): st.title('차트 그리기') df = pd.read_csv('./data/iris.csv') st.dataframe(df) # sepal_length 와 sepal_width 의 관계를 차트로 나타내시오. fig1 = plt.figure() plt.scatter(data=df, x='sepal..