Google Cloud의 Vertex AI 및 Model Garden을 활용해, 강력한 머신러닝 모델을 쉽게 구축하고 관리하는 방법에 대해 알아보고, 이를 통해 시간과 비용을 절약하면서도 업계를 선도하는 머신러닝 모델을 적절히 선택하고 사용하는 방법을 이해하실 수 있으실 겁니다.
Google Cloud의 Vertex AI 및 Model Garden을 활용한 머신러닝 프로젝트 시작 가이드
1. Vertex AI와 Model Garden 개요
Vertex AI는 Google Cloud의 완전 관리형 머신러닝(ML) 플랫폼입니다. Vertex AI를 통해 사용자는 모델에 접근하고 구축하며 실험하고 배포할 수 있습니다. 이는 전통적인 데이터 사이언스 작업부터 머신러닝, MLOps, AI 기반 앱 구축에 이르기까지 다양한 작업을 지원합니다.
Vertex AI의 일부인 Model Garden은 Google의 업계 선두 모델과 인기 있는 오픈소스 모델을 한 곳에서 찾고 상호 작용할 수 있는 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 다양한 업계용 모델을 제공하여, 사용자가 특정 용도, 머신러닝 전문지식, 그리고 예산에 적합한 모델을 선택할 수 있게 돕습니다.
2. Model Garden에서의 작업 흐름
Model Garden에서는 다양한 작업 흐름을 시작할 수 있습니다. 이들 중 몇 가지는 API로서 모델을 직접 사용하거나, Generative AI Studio에서 모델을 튜닝하거나, Vertex AI Workbench의 Jupyter 노트북에서 모델을 직접 사용하거나, 모델 훈련 파이프라인을 배포하는 것을 돕는 것입니다.
3. Model Garden에서 모델 찾기와 사용하기
개발자는 준비된 모델을 찾고 빠르게 사용하여 가치를 창출하는 시간을 단축할 수 있습니다. 예를 들어, PaLM 2라는 텍스트 모델을 탐색하면, 모델 카드에서 PaLM 2 모델에 대한 상세 정보를 얻을 수 있습니다. 또한, Generative AI Studio에서 간단한 UI 또는 자신의 데이터를 이용하여 모델을 튜닝하는 방법을 보여줍니다.
4. 데이터 과학자를 위한 Model Garden 활용
데이터 과학자는 존재하는 모델을 탐색하고 사용하여 작업을 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트와 이미지를 기반으로 하는 케이스에 적합한 모델을 찾기 위해 Model Garden을 검색할 수 있습니다. OWL Vision Transformer 모델과 같은 컴퓨터 비전 모델을 탐색하면, 이를 사용하여 이미지 파일을 이해하는 방법에 대해 배울 수 있습니다.
5. 모델 튜닝과 파이프라인
특정 모델들, 예를 들어 BERT 같은 경우, 사용자의 데이터를 이용해 모델을 미세조정할 수 있습니다. 이 과정은 복잡한 단계를 필요로 하지만, Model Garden은 이를 빠르게 사용할 수 있는 파이프라인으로 감싸서 코드를 최소화하거나 전혀 쓰지 않도록 돕습니다.
6. 마무리
Vertex AI Model Garden은 다양하고 엔터프라이즈 수준의 모델을 검색하고, 발견하고, 상호 작용할 수 있게 도와줍니다. 이는 머신러닝 모델을 쉽게 활용할 수 있는 경험을 제공함으로써, 머신러닝 프로젝트의 성공에 큰 도움이 될 것입니다.
오늘은 Google 의 Vertex AI 및 Model Garden를 활용해 머신러닝 프로젝트를 시작하는 방법에 대해서 알아보았습니다. AI와 머신러닝은 시대의 주류가 되었습니다. 이 글이 AI와 머신러닝을 시작하는데 도움이 되었으면 합니다.
