Vertex AI 공부하기 (1)

Vertex AI는 ML 모델과 AI 애플리케이션을 학습 및 배포하고 AI 기반 애플리케이션에서 사용할 대규모 언어 모델(LLM)을 맞춤설정할 수 있게 해주는 머신러닝(ML) 플랫폼입니다. Vertex AI는 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, ML 엔지니어링 워크플로를 결합하여 팀이 공통의 도구 모음을 사용하여 공동작업을 수행하고 Google Cloud의 이점을 사용하여 애플리케이션을 확장할 수 있도록 지원합니다.

Vertex AI는 모델 [학습] 및 배포를 위한 여러 옵션을 제공합니다.

- [AutoML]을 사용하면 코드를 작성하거나 데이터 분할을 준비하지 않고도 테이블 형식, 이미지, 텍스트 또는 동영상 데이터를 학습시킬 수 있습니다.

- [커스텀 학습]을 사용하면 선호하는 ML 프레임워크 사용, 자체 학습 코드 작성, 초매개변수 조정 옵션 선택 등 학습 프로세스를 완벽하게 제어할 수 있습니다.

- [Model Garden]을 사용하면 Vertex AI를 검색, 테스트, 맞춤설정 및 배포하고 오픈소스(OSS) 모델 및 애셋을 선택할 수 있습니다.

- [생성형 AI]는 여러 모달(텍스트, 코드, 이미지, 음성)에 대한 Google의 대규모 생성형 AI 모델에 대한 액세스를 제공합니다. 필요에 맞게 Google의 LLM을 조정한 후 AI 기반 애플리케이션에서 사용하도록 배포할 수 있습니다.

모델을 배포한 후에는 Vertex AI의 엔드 투 엔드 MLOps 도구를 사용하여 ML 수명 주기 전반에 걸쳐 프로젝트를 자동화하고 확장합니다. 이러한 MLOps 도구는 성능 및 예산 요구사항에 따라 맞춤설정할 수 있는 완전 관리형 인프라에서 실행됩니다.

[Python용 Vertex AI SDK]를 사용하여 Jupyter 노트북 기반 개발 환경인 [Vertex AI Workbench]에서 전체 머신러닝 워크플로를 실행할 수 있습니다. Vertex AI와 통합된 [Colaboratory] 버전인 [Colab Enterprise]에서 모델을 개발하기 위해 팀과 협력할 수 있습니다. 기타 [사용 가능한 인터페이스]로는 Google Cloud 콘솔, gcloud 명령줄 도구, 클라이언트 라이브러리, Terraform(제한적으로 지원)이 있습니다.

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