Ji Yong Seong
SR TECHNICAL SPECIALIST

Azure Web App에 Streamlit 배포하기

이 포스팅은 theringe 님의 Deploy Streamlit on Azure Web App 글을 참고하여 한국 개발자들도 이해하기 쉽도록 작성하였습니다.

Streamlit은 오픈-소스 앱 프레임워크로 최소한의 코드 작성으로 데이터 기반 웹 어플리케이션을 작성할 수 있도록 해줍니다. 개발자로 하여금 Python 스크립트로부터 대화형 대시보드를 쉽게 작성할 수 있도록 해주기 때문에, 기계 학습 및 AI 관련 프로젝트에서 특히 인기가 높습니다.

이번 자습서에서는 로컬 및 Azure Web App에 Stramlit 어플리케이션을 배포하는 과정을 설명하고 있으며, 배포 중에 메모리 사용과 관련되어서 고려해야 하는 사항도 같이 설명이 이루어지고 있습니다.

개발 환경에서 호스팅

로컬의 개발 환경에서 Streamlit 어플리케이션을 실행하려면, 다음의 절차에 따라서 진행하시기 바랍니다.

단계 1:

VS Code에서 빈 폴더를 엽니다. 터미널을 시작하고, 다음의 명령을 입력하여 Python 가상 환경을 만들고 현재 세션을 해당 환경으로 전환합니다.

Windows

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

Linux

python -m venv .venv
source .venv/Scripts/activate

단계 2:

pip 명령을 입력하여 streamlit을 설치하고 “app.py” 파일을 작성합니다. 다음 명령을 실행하여 프로젝트를 호스팅하는 로컬 서버를 시작합니다. 브라우저에서 http://127.0.0.1:8501를 입력하면 프로제그트 페이지에 접근할 수 있습니다.

# Install Streamlit
pip install streamlit
# Launch server after app.py has been created
python -m streamlit run app.py

Azure Web App에서 호스팅

Azure Web App에 Streamlit 애플리케이션을 배포하려면 다음의 단계를 수행합니다.

단계 1:

Azure에서 Linux Python Web App을 생성합니다.

단계 2:

VSCode를 사용하여 “streamlit.sh” 와 “.deployment”라는 두 개의 파일을, 프로젝트의 루트 디렉터리에 추가합니다.

streamlit.sh

pip install streamlit
python -m streamlit run app.py --server.port 8000 --server.address 0.0.0.0

.deployment

[config]
SCM_DO_BUILD_DURING_DEPLOYMENT=false

단계 3:

프로젝트의 루트 디렉터리를 방금 전에 VS Code로 작성한 Python 앱에 배포합니다.

단계 4:

Azure에서 Python 앱을 찾아 다음과 같이 시작 명령을 수정한 다음, 앱을 다시 시작합니다.

bash /home/site/wwwroot/streamlit.sh

단계 5:

프로젝트가 제대로 실행되는지 확인합니다.

모듈 및 메모리 사용량

Streamlit 자체는 간단한 pip 명령(pip install streamlit)으로 설치가 가능하지만, AI 및 기계 학습 라이브러리와 몇 개의 종속성을 가지고 있습니다. 이런 종속성들은 상당한 양의 메모리를 사용할 수 있는데, 특히 배포하는 동안과 Streamlit 어플리케이션을 실행할 때 많은 메모리를 사용하게 됩니다.

어플리케이션 프로세스가 예기치 않게 종료되거나, 종료 코드 137이 발생하면, 일반적으로 Web App은 사용 가능한 메모리가 부족함을 의미합니다. 이러한 경우, 더 많은 메모리를 제공하는 좀 더 높은 SKU로 업그레이드를 하여 배포와 운영에 문제가 발생되지 않도록 할 수 있습니다.