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개요
Vertex AI 소개
Vertex AI의 MLOps
Vertex AI 인터페이스
Vertex AI 초보자 가이드
AutoML 모델 학습
커스텀 모델 학습
커스텀 모델에서 추론 가져오기
Vertex AI 및 Python SDK를 사용하여 모델 학습
소개
기본 요건
노트북 만들기
데이터 세트 만들기
학습 스크립트 만들기
모델 학습
추론하기
통합 ML 프레임워크
PyTorch
TensorFlow
BigQuery 사용자용 Vertex AI
용어집
시작하기
프로젝트 및 개발 환경 설정
Vertex AI SDK for Python 설치
학습 방법 선택
튜토리얼 시작하기
튜토리얼 개요
AutoML 튜토리얼
Hello 이미지 데이터
개요
프로젝트 및 환경 설정
데이터 세트 만들기 및 이미지 가져오기
AutoML 이미지 분류 모델 학습
모델 성능 평가 및 분석
엔드포인트에 모델을 배포하고 추론하기
프로젝트 삭제
Hello 테이블 형식 데이터
개요
프로젝트 및 환경 설정
데이터 세트 만들기 및 AutoML 분류 모델 학습
모델 배포 및 추론 요청
프로젝트 삭제
커스텀 학습 튜토리얼
커스텀 테이블 형식 모델 학습
TensorFlow Keras 이미지 분류 모델 학습
개요
프로젝트 및 환경 설정
커스텀 이미지 분류 모델 학습
커스텀 이미지 분류 모델을 사용한 예측 제공
프로젝트 삭제
커스텀 데이터로 이미지 분류 모델 조정
커스텀 학습 노트북 튜토리얼
생성형 AI 및 LLM 사용
생성형 AI 정보
Vertex AI 개발 도구 사용
개발 도구 개요
Vertex AI SDK 사용
개요
Python용 Vertex AI SDK 소개
Vertex AI SDK for Python 클래스
Vertex AI SDK 클래스 개요
데이터 클래스
교육 클래스
모델 클래스
예측 클래스
추적 클래스
노트북에서 Vertex AI 사용
노트북 솔루션 선택
Colab Enterprise
빠른 시작: 콘솔을 사용하여 노트북 만들기
런타임에 연결
런타임 및 런타임 템플릿 관리
런타임 템플릿 만들기
런타임 만들기
Vertex AI Workbench
소개
노트북 튜토리얼
시작하기
콘솔을 사용하여 인스턴스 만들기
노트북 실행 예약
인스턴스 설정
인스턴스 만들기
인스턴스의 특정 버전 만들기
사용자 인증 정보 액세스 권한이 있는 인스턴스 만들기
컨피덴셜 컴퓨팅으로 인스턴스 만들기
conda 환경 추가
유휴 상태 종료
커스텀 컨테이너를 사용하여 인스턴스 만들기
Dataproc이 사용 설정된 인스턴스 만들기
서드 파티 사용자 인증 정보로 인스턴스 만들기
메타데이터를 통한 특성 관리
예약 사용
데이터에 연결
JupyterLab 내에서 BigQuery의 데이터 쿼리
JupyterLab에서 Cloud Storage 버킷 및 파일 액세스
데이터 탐색 및 시각화
BigQuery에서 데이터 탐색 및 시각화
유지보수
conda 환경 관리
백업 및 복원
메모장을 GitHub에 저장
스냅샷 사용
Cloud Storage 사용
인스턴스 종료
인스턴스 환경 업그레이드
SSH를 사용하여 JupyterLab에 액세스
새 인스턴스로 데이터 마이그레이션
머신 유형 변경 및 GPU 구성
Terraform을 사용하여 리소스 프로비저닝하기
모니터링
상태 모니터링
액세스 제어
액세스 제어
인스턴스에 대한 액세스 관리
인스턴스의 JupyterLab 인터페이스에 대한 액세스 관리
고객 관리 암호화 키 사용
서비스 경계 내에서 인스턴스 사용
Vertex AI Workbench 문제 해결
Vertex AI Workbench 출시 노트
관리형 노트북
관리형 노트북 소개
시작하기
Cloud 콘솔을 사용하여 관리형 노트북 인스턴스 만들기
관리형 노트북 실행 예약
관리형 노트북 인스턴스 설정
관리형 노트북 인스턴스 만들기
커스텀 컨테이너로 인스턴스 만들기
Dataproc 클러스터에서 관리형 노트북 인스턴스 실행
관리형 노트북에서 서버리스 Dataproc Spark 사용
유휴 상태 종료
관리형 노트북 버전
데이터에 연결
JupyterLab 내에서 BigQuery의 데이터 쿼리
JupyterLab에서 Cloud Storage 버킷 및 파일 액세스
데이터 탐색 및 시각화
개요
BigQuery에서 데이터 탐색 및 시각화
모델 개발
관리형 노트북 인스턴스에서 모델 개발
배포
실행자를 사용한 노트북 파일 실행
매개변수로 노트북 실행을 실행
유지보수
Vertex AI Workbench 인스턴스로 마이그레이션
메모장을 GitHub에 저장
머신 유형 변경 및 관리형 노트북 인스턴스 GPU 구성
관리형 노트북 인스턴스의 환경 업그레이드
새 관리형 노트북 인스턴스로 데이터 마이그레이션
모니터링
감사 로깅
액세스 제어
액세스 제어
인스턴스에 대한 액세스 관리
인스턴스의 JupyterLab 인터페이스에 대한 액세스 관리
고객 관리 암호화 키 사용
네트워크 설정하기
서비스 경계 내에서 관리형 노트북 인스턴스 사용
관리형 노트북 문제 해결
사용자 관리 노트북
사용자 관리 노트북 소개
시작하기
Cloud 콘솔을 사용하여 사용자 관리형 노트북 인스턴스 만들기
사용자 관리형 노트북 인스턴스 설정
사용자 관리 노트북 인스턴스 만들기
인스턴스의 특정 버전 만들기
종속 항목 설치
가상 머신 이미지 선택
커스텀 컨테이너로 인스턴스 만들기
데이터 탐색
Google Cloud에서 R을 사용한 데이터 과학: 탐색적 데이터 분석 가이드
모니터링
상태 모니터링
감사 로깅
액세스 제어
액세스 제어
인스턴스에 대한 액세스 관리
인스턴스의 JupyterLab 인터페이스에 대한 액세스 관리
고객 관리 암호화 키
서비스 경계 내에서 사용자 관리형 노트북 인스턴스 사용
사용자 관리형 노트북으로 보안 가상 머신 사용
튜토리얼: VPC 네트워크에서 노트북 인스턴스 만들기
유지보수
Vertex AI Workbench 인스턴스로 마이그레이션
메모장을 GitHub에 저장
스냅샷을 사용하여 데이터 백업
사용자 관리형 노트북 인스턴스 종료
머신 유형 변경 및 사용자 관리형 노트북 인스턴스 GPU 구성
사용자 관리형 노트북 인스턴스의 환경 업그레이드
새 사용자 관리 노트북 인스턴스로 데이터 마이그레이션
Notebooks API로 기존 인스턴스 등록
SSH를 사용하여 JupyterLab에 액세스
사용자 관리 노트북 문제 해결
Vertex AI용 Terraform 지원
예측 AI 모델 개발
개요
AutoML 모델 개발
AutoML 학습 개요
이미지 데이터
분류
데이터 준비
데이터 세트 만들기
모델 학습
모델 평가
예측 가져오기
결과 해석
객체 감지
데이터 준비
데이터 세트 만들기
모델 학습
모델 평가
예측 가져오기
결과 해석
Base64를 사용한 이미지 데이터 인코딩
AutoML Edge 모델 내보내기
테이블 형식 데이터
개요
테이블 형식 데이터 소개
테이블 형식 워크플로
개요
특성 추출
엔드 투 엔드 AutoML
개요
모델 학습
온라인 추론 수행
일괄 추론 가져오기
TabNet
개요
모델 학습
온라인 추론 수행
일괄 추론 가져오기
와이드 앤 딥
개요
모델 학습
온라인 추론 수행
일괄 추론 가져오기
예측
개요
모델 학습
온라인 추론 수행
일괄 추론 가져오기
가격 책정
서비스 계정
할당량 관리
AutoML을 사용한 분류 및 회귀 수행
개요
빠른 시작: AutoML 분류(Cloud 콘솔)
학습 데이터 준비
데이터 세트 만들기
모델 학습
모델 평가
모델 아키텍처 보기
온라인 추론 수행
일괄 추론 가져오기
모델 내보내기
AutoML로 예측 수행
개요
학습 데이터 준비
데이터 세트 만들기
모델 학습
모델 평가
추론 가져오기
계층적 예측
ARIMA+로 예측 수행
Prophet으로 예측 수행
항목 조정 수행
분류 및 회귀용 특성 기여 분석
예측용 특성 기여 분석
테이블 형식 AutoML 데이터의 데이터 유형 및 변환
예측 학습 파라미터
테이블 형식 데이터의 데이터 분할
테이블 형식 학습 데이터 만들기 관련 권장사항
시계열 통계로 예측
AutoML Edge 모델 학습
Console 사용
API 사용
AutoML 텍스트
AutoML 텍스트에서 Gemini로 마이그레이션
AutoML 텍스트 사용자를 위한 Gemini
커스텀 학습
커스텀 학습 개요
데이터 로드 및 준비
데이터 준비 개요
Cloud Storage를 마운트된 파일 시스템으로 사용
커스텀 학습용 NFS 공유 마운트
관리형 데이터 세트 사용
Vertex AI 커스텀 학습
Vertex AI의 커스텀 학습 개요
학습 애플리케이션 준비
커스텀 학습 서비스 이해
학습 코드 준비
사전 빌드된 컨테이너 사용
사전 빌드된 컨테이너의 Python 학습 애플리케이션 만들기
사전 빌드된 커스텀 학습용 컨테이너
커스텀 컨테이너 사용
학습용 커스텀 컨테이너
커스텀 컨테이너 만들기
로컬에서 학습 코드 컨테이너화 및 실행
Deep Learning VM 이미지 및 컨테이너 사용
영구 리소스에서 학습
개요
영구 리소스 만들기
영구 리소스에서 학습 작업 실행
영구 리소스 정보 가져오기
영구 리소스 재부팅
영구 리소스 삭제
학습 작업 구성
커스텀 학습 방법 선택
학습용 컨테이너 설정 구성
학습용 컴퓨팅 리소스 구성
학습과 함께 예약 사용
학습에 스팟 VM 사용
학습 작업 제출
커스텀 작업 만들기
초매개변수 조정
초매개변수 조정 개요
하이퍼파라미터 조정 사용
학습 파이프라인 만들기
리소스 가용성 기반 작업 예약
분산 학습 사용
Cloud TPU VM을 사용하여 학습
커스텀 학습에 비공개 IP 사용
학습에 Private Service Connect 인터페이스 사용(권장)
신경망 아키텍처 검색 실행
개요
환경 설정
초보자용 튜토리얼
권장사항 및 워크플로
프록시 태스크 설계
PyTorch의 학습 속도 최적화
사전 빌드된 학습 컨테이너 및 검색 공간 사용
모니터링 및 디버깅
대화형 셸을 사용한 학습 모니터링 및 디버깅
모델 학습 성능 프로파일링
Vertex AI Vizier를 사용한 최적화
Vertex AI Vizier 개요
Vertex AI Vizier 연구 만들기
Vertex AI Vizier 노트북 튜토리얼
추론 가져오기
튜토리얼: 지속적인 학습을 위한 파이프라인 빌드
커스텀 조직 정책 제약조건 만들기
Vertex AI 기반 Ray
Ray on Vertex AI 개요
Vertex AI 기반 Ray 설정
Vertex AI 기반 Ray 클러스터 만들기
Vertex AI 기반 Ray 클러스터 모니터링
Vertex AI 기반 Ray 클러스터 확장
Vertex AI에서 Ray 애플리케이션 개발
Vertex AI 기반 Ray 클러스터에서 Spark 실행
BigQuery와 함께 Vertex AI에서 Ray 사용
모델 배포 및 추론 가져오기
Ray 클러스터 삭제
Vertex AI의 Ray 노트북 튜토리얼
생성형 AI 모델 개발
개요
데이터 세트 만들기 및 관리
개요
AutoML 모델의 데이터 분할
주석 세트 만들기
주석 세트 삭제
라벨 추가(콘솔)
데이터 세트에서 메타데이터 및 주석 내보내기
데이터 세트 버전 관리
Data Catalog를 사용하여 모델 및 데이터 세트 리소스 검색
추론 가져오기
개요
추론 모델 구성
추론을 위해 모델 아티팩트 내보내기
추론용으로 사전 빌드된 컨테이너
추론용 커스텀 컨테이너 요구사항
추론용 커스텀 컨테이너 사용
임의의 커스텀 경로 사용
최적화된 TensorFlow 런타임 사용
NVIDIA Triton으로 추론 제공
커스텀 추론 루틴
온라인 추론 수행
엔드포인트 만들기
엔드포인트 유형 선택
공개 엔드포인트 만들기
전용 공개 엔드포인트 사용(권장)
Private Service Connect를 기반으로 하는 전용 비공개 엔드포인트 사용(권장)
비공개 서비스 액세스 엔드포인트 사용
엔드포인트에 모델 배포
모델 배포 개요
추론용 컴퓨팅 리소스
Google Cloud 콘솔을 사용하여 모델 배포
gcloud CLI 또는 Vertex AI API를 사용하여 모델 배포
롤링 배포를 사용하여 배포된 모델 바꾸기
모델 배포 취소 및 엔드포인트 삭제
온라인 추론에 Cloud TPU 사용
추론과 함께 예약 사용
추론과 함께 flex-start VM 사용
추론과 함께 스팟 VM 사용
온라인 추론 가져오기
온라인 추론 측정항목 보기
엔드포인트 측정항목 보기
DCGM 측정항목 보기
배포 간 리소스 공유
온라인 추론 로깅 사용
일괄 추론 가져오기
커스텀 모델에서 일괄 예측 가져오기
자체 배포된 Model Garden 모델에서 일괄 예측 가져오기
생성형 AI 모델 제공
생성형 AI 모델 배포
Saxml을 통해 Cloud TPU를 사용하여 Gemma 개방형 모델 제공
Saxml을 사용하여 멀티 호스트 Cloud TPU를 사용하여 Llama 3 개방형 모델 제공
멀티 호스트 GPU 배포를 사용하여 DeepSeek-V3 모델 서빙
커스텀 조직 정책
Vertex AI 추론 노트북 튜토리얼
벡터 유사성 검색 수행
벡터 검색 개요
사용해 보기
시작하기
벡터 검색 빠른 시작
시작하기 전에
노트북 튜토리얼
하이브리드 검색 정보
색인 만들기 및 관리
입력 데이터 형식 및 구조
색인 만들기 및 관리
스토리지 최적화 색인
색인 구성 파라미터
색인 업데이트 및 다시 빌드
벡터 일치 필터링
BigQuery에서 색인 데이터 가져오기
메타데이터가 있는 임베딩
색인 배포 및 쿼리
Private Service Connect(권장)
Private Service Connect로 벡터 검색 설정
검색어
JSON 웹 토큰 인증
공개 엔드포인트
배포
검색어
비공개 서비스 액세스
VPC 네트워크 피어링 연결 설정
배포
검색어
JSON 웹 토큰 인증
배포된 색인 모니터링
커스텀 조직 정책 사용
지원받기
머신러닝 작업(MLOps)
기능 관리
Vertex AI의 기능 관리
Vertex AI Feature Store
Vertex AI Feature Store 정보
기능 설정
데이터 소스 준비
특성 그룹 만들기
특성 만들기
온라인 서빙 설정
온라인 서빙 유형
온라인 상점 인스턴스 만들기
특성 뷰 인스턴스 만들기
액세스 제어
리소스 액세스 제어
온라인 스토어 동기화
데이터 동기화 시작
동기화 작업 나열
특성 뷰의 특성 업데이트
특성 제공
온라인 상점의 특성 제공
이전 특성값 제공
모니터링
모니터링 기능
특성 리소스 관리
특성 그룹 나열
특성 나열
특성 그룹 업데이트
특성 업데이트
특성 그룹 삭제
특성 삭제
온라인 스토어 리소스 관리
온라인 스토어 나열
특성 뷰 나열
온라인 스토어 업데이트
특성 뷰 업데이트
온라인 스토어 삭제
특성 뷰 삭제
특성 메타데이터
라벨 업데이트
리소스 검색
리소스 검색