Streamlit and Gradio: summary

Егор Горбань — Data Engineer

Streamlit and (vs) Gradio

Streamlit больше подходит для проектов, требующих большого кастомного функционала: специфические дашборды, графики, таблицы, заполнение html-форм, взаимодействие с Backend-API. Есть интеграции с внешними хранилищами: реляционными базами данных и Snowflake.
У Gradio больше упор на ML-интерфейсы: LLM, Image Classification/Generation, Speech Recognition. Есть интеграция с Huggingface-hub, transformers.Pipeline, diffusers.DiffusionPipeline, Comet, ONNX, Wandb.

Мы посмотрели два инструмента: streamlit и gradio.

В общих словах можно сказать, что streamlit больше подходит к приложениям где нужно выстроить интеграцию с бэкендом и демонстрировать контент: строить дашборды, отображать графики, карты, таблицы. В свою очередь, Gradio - более сложный инструмент, позволяющий мягче и полнее взаимодействовать с пользователем в интерактивном режиме и делать многие функциональные манипуляции c ML-данными внутри самого фронтенд приложения.

Если вам нужно какая-то базовая функциональность, то оба инструмента подойдут, а для более сложных случаев - обратите внимание на специфические возможности конкретного инструмента.