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Vertex AI Workbench 노트북: Qwik Start

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GSP076

Google Cloud 사용자 주도형 실습

개요

이번 실습에서는 로컬 및 Vertex AI Workbench를 기반으로 TensorFlow 2.x 모델 학습을 연습합니다. 학습이 끝나면 서빙(예측)을 위해 모델을 Vertex AI에 배포하는 방법을 배워보겠습니다. 미국 인구 조사 소득 데이터 세트를 사용하여 한 사람의 소득 범주를 예측하도록 모델을 학습시켜 보겠습니다.

이 실습에서는 Vertex AI에 기반한 학습 및 예측에 대해 알아보고 전반적으로 경험해봅니다. 여기서는 인구 조사 데이터 세트를 사용하여 다음 작업을 수행합니다.

  • TensorFlow 2.x 학습 애플리케이션을 만들고 로컬에서 검사
  • 클라우드의 단일 작업자 인스턴스에서 학습 작업 실행
  • 모델을 배포하여 예측 지원
  • 온라인 예측을 요청하고 응답 확인

빌드 대상

이 샘플은 미국 인구조사 소득 데이터 세트에 기반하여 소득 범주를 예측하는 분류 모델을 빌드하는 예시입니다. 두 가지 소득 범주(또는 라벨)는 다음과 같습니다.

  • >50K - 50,000달러 초과
  • <=50K - 50,000달러 이하

이 샘플은 Keras Sequential API를 사용하여 모델을 정의합니다. 또한 인구조사 데이터 세트에 특화된 데이터 변환을 정의하고 잠재적으로 변환된 특성을 모델의 DNN 또는 선형 부분에 할당합니다.

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머에는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지 표시됩니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 직접 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

  • 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)
참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학생 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.
  • 실습을 완료하기에 충분한 시간---실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없습니다.
참고: 계정에 추가 요금이 발생하지 않도록 하려면 개인용 Google Cloud 계정이나 프로젝트가 이미 있어도 이 실습에서는 사용하지 마세요.

실습을 시작하고 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 방법

  1. 실습 시작 버튼을 클릭합니다. 실습 비용을 결제해야 하는 경우 결제 수단을 선택할 수 있는 팝업이 열립니다. 왼쪽에는 다음과 같은 항목이 포함된 실습 세부정보 패널이 있습니다.

    • Google 콘솔 열기 버튼
    • 남은 시간
    • 이 실습에 사용해야 하는 임시 사용자 인증 정보
    • 필요한 경우 실습 진행을 위한 기타 정보

  2. Google 콘솔 열기를 클릭합니다. 실습에서 리소스가 가동된 후 로그인 페이지가 표시된 다른 탭이 열립니다.

    팁: 두 개의 탭을 각각 별도의 창으로 나란히 정렬하세요.

    참고: 계정 선택 대화상자가 표시되면 다른 계정 사용을 클릭합니다.

  3. 필요한 경우 실습 세부정보 패널에서 사용자 이름을 복사하여 로그인 대화상자에 붙여넣습니다. 다음을 클릭합니다.

  4. 실습 세부정보 패널에서 비밀번호를 복사하여 시작 대화상자에 붙여넣습니다. 다음을 클릭합니다.

    중요: 왼쪽 패널에 표시된 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. Google Cloud Skills Boost 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. 참고: 이 실습에 자신의 Google Cloud 계정을 사용하면 추가 요금이 발생할 수 있습니다.

  5. 이후에 표시되는 페이지를 클릭하여 넘깁니다.

    • 이용약관에 동의합니다.
    • 임시 계정이므로 복구 옵션이나 2단계 인증을 추가하지 않습니다.
    • 무료 평가판을 신청하지 않습니다.

잠시 후 Cloud 콘솔이 이 탭에서 열립니다.

참고: 왼쪽 상단에 있는 탐색 메뉴를 클릭하면 Google Cloud 제품 및 서비스 목록이 있는 메뉴를 볼 수 있습니다. 탐색 메뉴 아이콘

작업 1. Vertex AI Workbench 노트북 실행

Vertex AI Workbench 노트북을 만들고 실행하려면 다음 안내를 따르세요.

  1. 탐색 메뉴(탐색 메뉴 아이콘)에서 Vertex AI > Workbench를 클릭합니다.

  2. Workbench 페이지에서 Notebooks API 사용 설정(아직 사용 설정되지 않은 경우)을 클릭합니다.

  3. 사용자 관리 노트북 탭을 클릭한 후 새로 만들기를 클릭합니다.

  4. 노트북에 이름을 지정합니다.

  5. 리전을 (으)로, 영역을 (으)로 설정합니다.

  6. 새 인스턴스 메뉴의 환경에서 TensorFlow Enterprise 2.x 최신 버전을 선택합니다.

  7. 고급 옵션을 클릭하여 인스턴스 속성을 수정합니다.

  8. 머신 유형을 클릭한 후 머신 유형으로 e2-standard-2를 선택합니다.

  9. 나머지 필드는 기본값 그대로 두고 만들기를 클릭합니다.

몇 분 후 Workbench 페이지에 인스턴스가 나열된 다음 JupyterLab 열기가 표시됩니다.

  1. JupyterLab 열기를 클릭하여 새 탭에서 JupyterLab을 엽니다. 'beatrix jupyterlab needs to be included in the build(beatrix jupyterlab을 빌드에 포함해야 합니다)'라는 메시지가 표시되면 무시하세요.
참고: 메시지가 표시되면 'Build Recommended' 팝업에서 'Build'를 클릭합니다.

작업 2. Workbench 인스턴스 내로 예시 저장소 클론

다음과 같이 JupyterLab 인스턴스에서 training-data-analyst 저장소를 클론합니다.

  1. JupyterLab에서 터미널 아이콘을 클릭하여 새 터미널을 엽니다.

터미널 열기

  1. 명령줄 프롬프트에서 다음 명령어를 입력하고 Enter를 누릅니다.
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst
  1. 저장소가 클론되었는지 확인하려면 왼쪽 패널에서 training-data-analyst 폴더를 더블클릭하여 콘텐츠를 확인합니다.

training-data-analyst 디렉터리의 파일

노트북이 클론될 때까지 몇 분 정도 걸립니다.

참고: 메시지가 표시되면 'Build Failed' 팝업에서 'Dismiss'를 클릭해 메시지를 무시합니다.

예시 노트북으로 이동

  1. training-data-analyst/self-paced-labs/ai-platform-qwikstart로 이동하여 ai_platform_qwik_start.ipynb를 엽니다.

  2. 노트북 툴바에서 Edit(수정) > Clear All Outputs(모든 출력 지우기)로 이동한 후 셀을 하나씩 Run(실행)합니다.

메시지가 표시되면 다음 안내를 다시 참고하여 진행 상황을 확인합니다.

작업 3. 클라우드에서 학습 작업 실행

노트북에서 읽으려면 거쳐야 하는 추가 단계가 있습니다. 코드가 있는 셀의 설명을 포함한 안내를 주의 깊게 읽고 각 단계를 올바르게 완료하세요.

완료된 작업 테스트 - 3.1단계

  1. 내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다.
Cloud Storage 버킷을 설정합니다.
  1. 내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다.
Cloud Storage 버킷에 데이터 파일을 업로드합니다.

완료된 작업 테스트 - 3.2단계

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다.

클라우드에서 단일 인스턴스 트레이너를 실행합니다.

완료된 작업 테스트 - 3.3단계

  1. 내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다.
Vertex AI 모델을 만듭니다.
  1. 내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다.
모델 버전 v1을 만듭니다.

작업 4. 배운 내용 테스트하기

아래에는 이 실습에서 배운 내용을 복습하기 위한 객관식 테스트가 나와 있습니다. 최선을 다해 풀어보세요.

수고하셨습니다!

이번 실습에서는 로컬 및 Vertex AI를 기반으로 TensorFlow 모델을 학습시키는 방법과 학습된 모델을 예측에 사용하는 방법을 배웠습니다.

다음 단계

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2023년 9월 29일

실습 최종 테스트: 2023년 9월 29일

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