이 제품은 차세대 AI Platform인 Vertex AI에서 사용 가능합니다. 리소스를 Vertex AI Vizier로 마이그레이션하여 AI Platform에서 사용할 수 없는 새로운 머신러닝 기능을 사용하세요.

AI Platform Vizier에 API 요청 보내기

이 페이지에서는 curl을 사용하여 AI Platform Vizier에 대한 API를 요청하는 방법을 설명합니다.

시작하기 전에

AI Platform Vizier 개요를 읽고 AI Platform Vizier의 작동 방식을 알아보세요.

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Cloud Billing 계정에 로그인

다음 명령어를 사용하여 Google Cloud 계정에 로그인합니다.

gcloud auth application-default login
gcloud auth login

상수 정의

USERNAME 및 PROJECT_ID를 사용자 이름 및 프로젝트 ID 정보로 바꿔 다음 명령어를 실행합니다. 자체 학습 이름과 클라이언트 ID를 만들거나 추천 값을 사용합니다.

export USER=USERNAME
export PROJECT_ID=PROJECT_ID{"</var>"}}
export REGION=us-central1

export STUDY_NAME=${USER}_vizier_study_$(date +%Y%m%d%H%M%S)
export CLIENT_ID=${USER}_client_1
export ENDPOINT=https://$REGION-ml.googleapis.com/v1

API 요청 생성

다음은 curl을 사용하여 AI Platform Vizier에 명령줄 API 요청을 생성하는 방법을 설명합니다.

학습 만들기

학습이란 초매개변수 또는 매개변수를 최적화하는 데 도움이 되는 일련의 실험 또는 시도입니다.

학습을 만들려면 JSON 형식으로 학습 구성을 만든 다음 구성을 AI Platform Vizier로 전달하는 POST 요청을 전송합니다.

학습 구성은 다음과 비슷합니다. AI Platform Training 및 Prediction API 문서에서 알고리즘 옵션, 목표 유형, 기타 옵션에 대해 자세히 알아보세요.

다음 예시에서 목표는 [-10. 10] 범위에서 x를 사용하여 y = x^2를 최대화하는 것입니다. 이 예시에는 매개변수가 하나뿐이며, 쉽게 계산할 수 있는 함수를 사용하여 AI Platform Vizier를 사용하는 방법을 보여줍니다.

AI Platform Vizier를 사용하여 복잡한 최적화 문제를 해결하는 방법과 한 번에 여러 함수를 최적화하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

cat > /tmp/create_study.json <<EOF
{
  "studyConfig": {
    "algorithm": 0,
    "metrics": [
      {
        "goal": "MAXIMIZE",
        "metric": "y"
      }
    ],
    "parameters": [
      {
        "doubleValueSpec": {
          "maxValue": 10.0,
          "minValue": -10.0
        },
        "parameter": "x",
        "type": "DOUBLE"
      }
    ]
  }
}
EOF

학습 구성을 사용하여 학습을 만들려면 다음 POST 요청을 보냅니다.

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d @/tmp/create_study.json \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies?study_id=${STUDY_NAME}"

학습 가져오기

학습을 가져오려면 다음 요청을 전송합니다.

curl -H "Content-Type: application/json"   \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`"   \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies/${STUDY_NAME}"

학습 나열

특정 프로젝트 및 리전의 학습을 나열하려면 다음 요청을 전송합니다.

curl -H "Content-Type: application/json"  \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`"   \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies/"

추천 시도 가져오기

AI Platform Vizier에서 시도 추천을 가져오려면 suggestionCount와 클라이언트 ID가 포함된 JSON 파일을 만듭니다. 그런 다음 이 정보를 AI Platform Vizier로 전달하는 POST 요청을 보냅니다.

다음 명령어를 사용하여 JSON 파일을 만듭니다. suggestionCount를 각 요청에서 가져오려는 추천 수로 변경합니다.

cat > /tmp/suggest_trial.json <<EOF
{
  "suggestionCount": 1,
  "clientId": "${CLIENT_ID}"
}
EOF

추천을 가져오려면 다음 POST 요청을 보냅니다.

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d @/tmp/suggest_trial.json \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies/${STUDY_NAME}/trials:suggest"

suggestTrial은 시도 생성 시 작동하는 장기 실행 작업을 시작합니다. 응답을 통해 AI Platform Vizier가 시도 추천 시 작동하는지 알 수 있습니다. 이 응답의 형식은 다음과 같습니다.

{
  "name": "projects/<project>/locations/<region>/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.ml.v1.SuggestTrialsMetadata",
    "study": <study-name>,
    "createTime": <create-time>,
    "suggestionCount": <suggestion-count>
  }
}

이전 응답의 작업 ID를 사용하여 추천 작업을 폴링하고 시도 추천을 가져올 수 있습니다. 다음 명령어를 사용하세요.

SUGGEST_OPERATION_ID=OPERATION_ID

curl -H "Content-Type: application/json"   \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`"   \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/operations/${SUGGEST_OPERATION_ID}"

응답을 받지 못하는 경우 suggestTrial 요청이 완료되지 않았기 때문일 수 있습니다. 필요한 경우 이전 명령어를 반복합니다.

응답은 다음 형식으로 시도 추천을 제공합니다.

{
  "name": "projects/<project>/locations/<region>/operations/<operation-id>",
  "metadata": {...},
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.ml.v1.SuggestTrialsResponse",
    "trials": [
      {
        "name": "projects/<project>/locations/<region>/studies/<study-id>/trials/TRIAL_ID",
        "state": "ACTIVE",
        "parameters": [
          {
            "parameter": "x",
            "floatValue": 0.1
          }
        ],
        ...
      }
    ],
    ...
  }
}

위의 예시에서 이 시도는 매개변수 x의 값 0.1을 사용하여 추천합니다.

이전 응답의 시도 ID를 사용하면 다음 명령어를 사용하여 시도를 가져올 수 있습니다.

TRIAL_ID=TRIAL_ID

curl -H "Content-Type: application/json"   \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`"   \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies/${STUDY_NAME}/trials/${TRIAL_ID}"

결과 평가

시도 추천을 받은 후 각 시도를 평가하고 각 결과를 측정값으로 기록합니다.

예를 들어 최적화하려는 함수가 y = x^2이면 시도에서 추천하는 값 x를 사용하여 함수를 평가합니다. 이 함수는 추천 값 0.1을 사용하여 y = 0.1 * 0.1로 계산되며 결과는 0.01이 됩니다.

측정값 추가

시도 추천을 평가하여 측정값을 얻은 다음 이 측정값을 시도에 추가합니다. 먼저, 측정한 측정항목과 결과를 포함하는 JSON 파일을 만듭니다. 그런 다음 이 정보를 AI Platform Vizier로 전달하는 POST 요청을 보냅니다.

측정값을 저장하고 다음 명령어를 사용하여 JSON 파일을 만듭니다. 이 예시에서는 RESULT를 측정값으로 바꿉니다. 최적화하는 함수가 y = x^2이고 x의 추천 값이 0.1이면 결과는 0.01입니다.

METRIC_VALUE=RESULT

cat > /tmp/add_measurement.json <<EOF
{
  "measurement": {
    "stepCount": 1,
    "metrics": [
      {
        "metric": "y",
        "value": ${METRIC_VALUE}
      }
    ]
  }
}
EOF

이 측정값을 시도에 추가하려면 다음 POST 요청을 전송합니다.

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d @/tmp/add_measurement.json \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies/${STUDY_NAME}/trials/${TRIAL_ID}:addMeasurement"

시도 완료

시도의 모든 측정값을 추가한 후 다음 명령어를 사용하여 시도를 완료합니다. 원하는 경우 completeTrial을 호출할 때 최종 측정값을 추가할 수 있습니다.

최종 측정값 제외

최종 측정값을 추가하지 않고 시도를 완료하려면 다음 POST 요청을 전송합니다.

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d "" \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies/${STUDY_NAME}/trials/${TRIAL_ID}:complete"

최종 측정값 포함

평가판 사용을 마칠 때 최종 측정값을 포함하려면 먼저 최종 측정값을 저장하고 다음 명령어를 사용하여 JSON 파일을 만들고 RESULT를 최종 측정값으로 바꿉니다.

FINAL_METRIC_VALUE=RESULT

cat > /tmp/complete_trial.json <<EOF
{
  "finalMeasurement": {
    "stepCount": 1,
    "metrics": [
      {
        "metric": "y",
        "value": ${FINAL_METRIC_VALUE}
      }
    ]
  }
}
EOF

다음 POST 요청을 보냅니다.

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d @/tmp/complete_trial.json \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies/${STUDY_NAME}/trials/${TRIAL_ID}:complete"

시도 나열

특정 학습의 시도를 나열하려면 다음 요청을 보냅니다.

curl -H "Content-Type: application/json"   \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`"   \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies/${STUDY_NAME}/trials/"

대기중인 시도를 모두 완료하면 suggestTrial을 호출하여 추가 추천을 확인하고 시도 평가 프로세스를 반복할 수 있습니다.

다음 단계

API 사용 방법의 예시는 다음을 참조하세요.