허깅페이스, 그라디오에 워크플로우 빌더 gr.Workflow 공개

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허깅페이스가 그라디오(Gradio)에 gr.Workflow라는 새 기능을 공개했다. 여러 모델과 함수를 그래프 형태로 엮어 하나의 파이프라인으로 만들고, 이를 드래그 앤 드롭 캔버스로 실행하면서 동시에 REST API로도 바로 쓸 수 있게 하는 도구다. 허깅페이스 블로그에 따르면 이 그래프는 완성과 동시에 API가 되고, 명령 한 줄로 허깅페이스 스페이스(Hugging Face Spaces)에 배포된다.¹

gr.Workflow의 구조는 세 종류의 노드로 이뤄진다. 입력값을 나타내는 레퍼런스(reference), 실제 작업을 수행하는 오퍼레이터(operator), 결과값인 서브젝트(subject)다. 오퍼레이터는 사용자가 직접 짠 파이썬 함수일 수도 있고, 허깅페이스 인퍼런스 프로바이더(Inference Providers)에 올라간 모델, 다른 그라디오 스페이스, 혹은 허브(Hub) 데이터셋의 특정 행이 될 수도 있다. 타입이 정해진 포트끼리 드래그로 연결한 뒤 실행 버튼을 누르면 각 노드의 중간 결과가 캔버스 위에 그대로 표시된다.

블로그는 이 개념을 여러 실행 가능한 예시로 보여준다. 가장 단순한 형태는 이미지를 올리고 “눈 내리는 겨울 장면으로 바꿔줘” 같은 문장을 입력하면 편집된 사진을 돌려주는 앱으로, Qwen-Image-Edit 모델 하나만 호출하는 단일 노드 워크플로우다. 좀 더 복잡한 예시는 하나의 캔버스에서 세 개의 파이프라인을 동시에 돌린다. 프롬프트로 FLUX가 이미지를 생성하면 배경 제거 스페이스가 이를 스티커로 바꾸고, 같은 주제 텍스트가 음성 합성 스페이스를 거쳐 내레이션이 되며, LLM 호출로는 에피소드 제목이 만들어진다. 이 워크플로우는 인퍼런스 프로바이더 호출 두 건과 그라디오 스페이스 호출 두 건으로 구성되며, 세 결과물 각각이 /sticker, /voiceover, /episode_title이라는 독립된 REST 엔드포인트를 갖는다.

같은 원리로 하나의 입력이 여러 노드로 동시에 뻗어나가는 팬아웃(fan-out) 패턴도 소개됐다. 아이디어 하나를 입력하면 FLUX가 기본 이미지를 만들고, 이를 다시 수채화 버전과 네온 사이버펑크 버전으로 재해석하는 동시에 LLM이 갤러리 제목을 붙인다. 데이터 분석 용도의 예시도 있다. stanfordnlp/imdb 같은 허깅페이스 데이터셋 ID를 입력하면 데이터셋 서버(Datasets Server) API를 호출하는 네 개의 오퍼레이터 노드가 동시에 실행되어 개요 카드, 미리보기, 컬럼별 통계, 분포 차트를 병렬로 계산한다.

gr.Workflow가 항상 외부 API에 의존하는 것은 아니다. 오퍼레이터 노드는 결국 파이썬 함수이기 때문에, @spaces.GPU 데코레이터를 붙이면 ZeroGPU가 실행 시점에 GPU를 할당하고 작업이 끝나면 반납하는 방식으로 스페이스 내부에서 직접 모델을 돌릴 수 있다. 블로그는 이 방식으로 Lightricks/LTX-Video 모델을 디퓨저스(Diffusers)로 불러와 정지 이미지를 애니메이션으로 바꾸는 데모를 예로 들며, gr.Workflow는 GPU 설정을 몰라도 바인딩된 함수만 호출하면 된다고 설명했다.

완성된 워크플로우는 별도 작업 없이 API가 된다. 각 출력 노드는 레이블 이름을 딴 REST 엔드포인트가 되고, gradio_client의 Client로 파이썬 코드에서 곧바로 호출할 수 있다.

from gradio_client import Client
client = Client("ysharma/gr-workflow-multi-endpoint-API")
print(client.predict("hello there friend", api_name="/word_count"))  # -> 3
print(client.predict(20, api_name="/fahrenheit"))                    # -> 68.0

블로그에 소개된 데모들은 모두 실제로 열고 실행하고 복제할 수 있는 라이브 허깅페이스 스페이스로 제공된다.

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