현재 많은 인공지능(AI) 도구들이 있어서, 진정으로 필요한 도구가 무엇인지 파악하기 어렵습니다. 저희는 Vertex AI를 소개함으로써 이 결정을 쉽게 할 수 있도록 도와드릴 수 있습니다. 구글의 자체 클라우드 기반 AI 플랫폼입니다. 

최근 AI 모델의 급증과 기술 발전은 많은 기업의 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 문제는 선택할 수 있는 해결책이 너무 많다는 것입니다. 하지만 저희가 도와드릴 수 있습니다. 

기계학습(ML) 모델을 쉽게 만들기 위해 구글은 Vertex AI를 만들었습니다. 이 플랫폼은 구글의 모든 클라우드 서비스를 하나의 개체로 제공합니다.

그렇다면 본질적으로 Vertex AI란 무엇인가요? 정말 주목할만한 가치가 있는가, 아니면 그저 실패작인가요? 이 가이드를 통해 그 답을 찾아보세요. Vertex AI가 기업에게 왜 중요한지와 그 외 여러 가지를 탐구할 것입니다.

계속 주목해 주세요!

Vertex AI란 무엇인가요?

Vertex AI는 머신러닝 모델과 AI 애플리케이션을 교육하고 대규모로 배포하기 위해 구글 클라우드에서 만든 중앙 집중식 플랫폼입니다. 또한, AI 응용 프로그램에서 사용할 대규모 언어 모델(LLM)을 사용자 지정할 수 있습니다. 

사용자 지정 모델 교육, AutoML 및 기타 고급 기능을 통해 생산성과 확장성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 

또한, Vertex AI는 구글의 모든 클라우드 서비스를 하나의 도구에 제공하여 데이터 관리, 모델 배포 등에 도움을 줍니다. 요약하자면, Vertex AI는 머신러닝 워크플로를 간소화하고 데이터 세트 생애 주기를 단순화하기 위해 존재합니다. 

이것은 모든 개발자와 ML 엔지니어에게 이상적인 솔루션으로, 특히 초보자에게 매우 친숙합니다. 

그렇다면 이 도구가 기업에 왜 중요한가요? 

Vertex AI가 왜 중요한가요?

생성적 AI 시장은 끊임없이 성장하고 있습니다. 예를 들어, Vertex AI에서 활성 생성 AI 프로젝트 수가 7배 이상 증가했는데, 도대체 Vertex가 왜 그렇게 중요한 걸까요?

그렇다면 그것이 무엇인지 살펴보죠: 

• 간소화된 개발: 이 AI 솔루션은 전체 개발 프로세스를 자동화합니다. 따라서 경험에 관계없이 누구나 고품질 모델을 배포할 수 있습니다. 
• 더 높은 속도: 모델 개발 프로세스를 자동화하면 챗봇을 더 빨리 훈련하고 배포할 수 있습니다. 이로 인해 AI 앱을 더 쉽고 빠르게 만들 수 있습니다. 
• 일관성: AI는 한 가지 일에서 탁월합니다: 전반적인 일관성을 유지하는 것입니다. 같은 품질의 출력을 유지할 뿐만 아니라 오류도 최소화 할 수 있습니다.
• 확장성: Vertex를 사용하여 소규모 애플리케이션부터 엔터프라이즈급 솔루션까지 모든 종류의 AI 앱을 설계할 수 있습니다. 조직의 규모에 관계없이 모든 요구에 맞출 수 있습니다. 

이제 보시다시피 Vertex AI는 많은 혜택을 제공하지만 AI 기능이 무엇이기에 그렇게 뛰어난 걸까요? 

다음 섹션에서 그 답을 찾아보세요. 

구글 클라우드 Vertex AI의 핵심 기능은 무엇인가요?

이 구글 클라우드 플랫폼이 AI 모델을 배포하고 구축하는 데 얼마나 좋은지 이해하기 위해, 그 기능을 살펴보겠습니다: 

• AutoML: 이 기능은 ML 경험이 부족한 개발자들을 위한 것이며, 자신만의 맞춤형 ML 모델을 구축하고 싶어하는 개발자들을 위해 제작되었습니다. Vertex AI, AutoML Tabular 및 AutoML Image를 포함한 다양한 구글 앱에서 작동합니다. 
• Vertex AI 파이프라인: 이 유용한 기능으로 ML 워크플로를 자동화하고 모니터링하며 생성할 수 있으며, 효율성을 높이고 반복 작업을 줄일 수 있습니다. 
• 사전 훈련된 API: Vertex AI와 함께하면 비디오, 번역 및 자연어 처리를 통합하는 것이 쉽습니다. 이로 인해 배포된 모델은 엔지니어와 개발자가 선행 지식이 없어도 비즈니스 요구 사항을 충족합니다. 
• 데이터 및 AI 통합: Vertex AI는 많은 도구와 잘 호환되며, BigQuery ML, Dataproc 또는 Dataflow와 같은 도구와 잘 통합됩니다. 따라서 Vertex AI Workbench를 통해 BigQuery에서 직접 데이터 빌드하거나 내보낼 수 있습니다. 또한, PyTorch 및 SensorFlow와 같은 오픈 소스 프레임워크와 통합됩니다. 
• 모델 버전 관리 및 모니터링: 버전을 잃어버리셨나요? Vertex AI와 함께라면 그런 일은 다시는 발생하지 않으며, 손쉽게 모델의 버전을 추적할 수 있습니다. 게다가 Vertex AI는 유용한 평가 메트릭을 통해 성능을 모니터링하여 문제를 사전에 식별할 수 있습니다. 

그러므로 Vertex AI는 많은 사용자 기능을 제공합니다. 유일한 문제는, 그것들을 무엇에 사용할 것인가입니다?

그 질문은 다음 섹션에서 저희가 답변해 보겠습니다. 

Vertex AI는 무엇을 위해 사용되나요? 

보통 사람들은 여러 분야에서 인공지능 도구를 사용하며, 가장 인기 있는 분야는 고객 서비스(56%)와 사기 관리(51%)입니다. 하지만 제품 추천, 콘텐츠 제작 등의 다른 용도로도 많이 사용됩니다. 

이 로직에 따라 Vertex AI는 뭔가에 능한가요? 확실히 그렇습니다. 가장 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다: 

• 개선된 예측: Vertex AI를 사용하여 실시간 예측의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 이 도구는 메타데이터를 쉽게 분석하고 해석할 수 있습니다. 
• 간소화된 모니터링: Vertex AI는 모델의 성능을 모니터링하여 개발 시작부터 최종 제품에 이르기까지 프로세스를 간소화하고 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 지원합니다. 
• 공유 ML 기능: Vertex AI Feature Store를 통해 필요한 ML 기능을 관리하고 재사용할 수 있습니다. 더욱이, 이를 사용하기 위해 깊이 있는 ML 지식이 필요하지 않습니다. 
• 개발 프로세스 향상: Vertex AI를 사용하면 ML 워크플로를 간소화하고 구성하며 자동화하여 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 

보시다시피 Vertex AI는 여러 사용 사례를 가지고 있어 비즈니스에 훌륭한 추가 아이템이 될 수 있습니다.

사용 방법을 배우기 전에 Vertex AI와 잘 호환되는 구글 클라우드 서비스들을 살펴보겠습니다. 

Vertex AI와 동기화되는 구글 클라우드 서비스는 무엇인가요?

Vertex AI는 혼자서 운영되지 않으며, 머신러닝 라이프사이클을 간소화하고 효율성을 높이는 다른 구글 클라우드 서비스와 동기화됩니다. 그렇다면 구글 클라우드 서비스란 무엇인가요?

본질적으로 데이터 분석, 클라우드 저장소, 네트워킹, 서버리스 컴퓨팅, 웹 개발 도구 등 다양한 클라우드 컴퓨팅 서비스의 도구 세트입니다. 이 모든 솔루션은 효율적인 ML 워크플로를 생성하기 위해 Vertex AI와 동기화됩니다.

예를 들어, 구글의 클라우드 저장소에 모든 원시 데이터를 저장할 수 있어 나중에 Vertex가 모델을 훈련시키는 데 접근할 수 있습니다. BigQuery는 Vertex AI가 인스위트 훈련에 사용하는 대형 데이터 세트를 저장하는 유사한 도구입니다. 

모든 것이 Vertex AI와 연결되어 최고의 AI 솔루션을 생성하고 배포하는 데 도움을 줍니다. 

논의할 것 한 가지가 남았습니다: Vertex AI를 실제로 사용하여 구축을 시작하는 방법입니다. 

Vertex AI 및 기계 학습(ML) 워크플로 사용 방법

Vertex AI를 사용하여 ML 워크플로를 간소화하고 싶으시군요. 좋습니다! 단계별로 얼마나 쉽고 간단한지 보여드리겠습니다: 

1. 데이터 준비

우선, 데이터 세트를 추출하고 정리하는 것부터 시작하세요. 

이 작업을 마친 후에는 탐색적 데이터 분석(EDA)을 수행해야 합니다. 데이터 세트의 주요 특성을 요약하는 기법입니다. 왜요? ML 모델에 의해 예상되는 데이터를 이해하기 위해서입니다. Vertex AI Workbench를 사용하여 데이터 시각화 및 접근을 수행하세요. 

다음 단계는 무엇인가요? 데이터 변환 및 기능 엔지니어링을 모델에 적용하고, 데이터를 훈련, 검증, 테스트 세트로 분리하는 것입니다. 

2. 모델 훈련

이제 재미있는 부분이 시작됩니다. 여기에서 데이터 과학자, 개발자 및 기타 사람들이 자신의 비즈니스 요구에 맞는 교육 방법을 선택할 수 있습니다. 다양한 방법으로 ML 모델을 훈련시킬 수 있습니다: 

• AutoML 개요 사용: 코드를 작성하지 않고 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 이미지, 텍스트 및 표 형식을 지원합니다.
• 좋아하는 ML 프레임워크 사용: 즉, 자신의 코드를 작성하고 모델을 직접 훈련시키면 됩니다.
• Vertex AI 실험 사용: 다양한 ML 기술로 모델을 테스트하여 어떤 것이 가장 잘 작동하는지 확인합니다. 
• Vertex AI Vizier 또는 사용자 지정 튜닝 작업 사용: 복잡한 맞춤형 ML 모델을 훈련하기 위해 하이퍼파라미터 튜닝에 집중합니다. 

3. 모델 평가 및 반복

세 번째 단계는 모델의 성능을 평가하고 결과에 따라 조정하는 것입니다. 이 과정을 통해 문제를 능동적으로 찾아내고 모델을 배포하기 전에 해결할 수 있습니다.

정확도 및 재현율과 같은 메트릭을 통해 모델의 성능을 비교하고 측정할 수 있으며, 품질이 가장 높은 모델을 확인할 수 있습니다. 

4. 모델 제공

모델 성능을 신중하게 평가한 후, 이제 배포할 시간입니다. 

다시 말해, 여러 가지 방법으로 그렇게 할 수 있습니다: 

• 사전 제작된 또는 사용자 지정된 컨테이너 사용 
• BigQuery ML 사용
• TensorFlow 런타임 사용 
• Vertex AI 기능 스토어 사용  
• Vertex Explainable AI 사용 

5. 모델 모니터링

아직 끝나지 않았습니다. 개선의 여지가 항상 있습니다. 모델 배포 프로세스의 최종 단계는 성능을 모니터링하는 것입니다. Vertex AI 모델 모니터링을 통해 모델을 지켜보고, 데이터가 훈련 데이터에서 너무 멀어질 경우 성능을 개선할 수 있습니다. 게다가, Vertex AI는 문제가 발생할 때 알림과 통지를 통해 알려주어, 모델을 재훈련하여 기준에 맞게 작동하게 할 수 있습니다. 

이 간단한 튜토리얼을 통해 Vertex AI를 시도할 준비가 되었습니다.

당신의 차례입니다.

Vertex AI를 사용하면 머신러닝 워크플로를 관리하고 효율성, 정확성 및 일관성을 보장하는 것이 쉽습니다. 이제 "Vertex AI란 무엇인가요?"에 대한 답을 알았으니, 비즈니스 프로세스를 간소화하는 데 한 걸음 더 가까워졌습니다.

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