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[영상] Streamlit으로 대시보드 만들기

Docker 배포 & 테스트

학습 목표

Streamlit의 핵심 위젯(st.chat_input, st.chat_message, st.plotly_chart)을 활용해 제조 AI 대시보드를 구성할 수 있다 Streamlit Session State를 사용해 대화 이력과 설비 상태를 관리하는 방법을 설명할 수 있다 FastAPI 백엔드와 Streamlit 프론트엔드를 SSE로 연결해 스트리밍 응답을 표시하는 코드를 작성할 수 있다 Docker Compose로 Streamlit UI와 FastAPI 백엔드를 함께 컨테이너화하는 구성을 작성할 수 있다

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핵심 포인트
  • • Streamlit은 Python 코드를 그대로 웹 앱으로 만들어준다 — `st.title()`, `st.chat_input()`, `st.plotly_chart()` 3개만 알아도 AI 대시보드 완성 가능하다
  • • `st.session_state`가 페이지 새로고침 간 상태를 유지하는 유일한 방법이다 — 대화 이력·설비 선택·알람 리스트를 모두 session_state에 저장해야 한다
  • • `st.write_stream(response.iter_content())`으로 FastAPI SSE 응답을 Streamlit에서 실시간 스트리밍으로 표시할 수 있다
  • • Streamlit은 사용자 인터랙션마다 전체 스크립트를 재실행한다 — 무거운 연산(모델 로드, DB 연결)은 `@st.cache_resource`로 캐싱해야 성능 저하를 막는다
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