Vertex AI에서 BigQuery ML 모델 관리

모델 레지스트리와 함께 BigQuery ML 모델을 등록하면 모델을 내보낼 필요 없이 다른 ML 모델과 함께 관리할 수 있습니다. 모델을 모델 레지스트리와 통합하면 서빙 컨테이너가 없어도 단일 인터페이스를 사용하여 온라인 예측용 모델을 버전 관리, 평가, 배포할 수 있습니다. Vertex AI에 익숙하지 않고 BigQuery ML과 통합하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 BigQuery 사용자를 위한 Vertex AI를 참조하세요.

Vertex AI 예측에 대한 자세한 내용은 Vertex AI 예측 수행 개요를 참조하세요.

Vertex AI 모델 레지스트리에서 BigQuery ML 모델을 관리하는 방법을 알아보려면 Vertex AI 모델 레지스트리 소개를 참조하세요.

기본 요건

Vertex AI 모델 레지스트리에 BigQuery ML 모델을 추가하려면 프로젝트에서 Vertex AI API를 사용 설정해야 합니다. 다음 gCloud 명령어를 사용합니다. gcloud --project PROJECT_ID services enable aiplatform.googleapis.com

이 작업을 실행하는 데 필요한 사용자 인증 정보에는 Vertex AI 권한이 있어야 합니다. 자세한 내용은 IAM으로 액세스 제어를 참조하세요.

이 명령어를 사용하여 서비스 계정에 Model Registry 권한을 부여합니다.

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member=serviceAccount:YOUR_SERVICE_ACCOUNT --role=roles/aiplatform.admin --condition=None

프로젝트 소유자가 아닌 경우 다음 명령어를 사용하여 계정에 모델 레지스트리 권한을 부여하세요.

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member=user:YOUR_GCLOUD_ACCOUNT --role=roles/aiplatform.admin --condition=None

고려사항

멀티 리전 BigQuery ML 모델을 Model Registry에 등록하면 어떻게 되나요?

현재 멀티 리전 BigQuery ML 모델을 모델 레지스트리에 추가하면 Vertex AI에서 모델이 리전 모델로 변환됩니다. BigQuery ML US 멀티 리전 모델은 Vertex AI(us-central1)에 동기화되고 BigQuery ML 멀티 리전 EU 모델은 Vertex AI(europe-west4)에 동기화됩니다. 단일 리전 모델의 경우 변경사항이 없습니다.

모델 위치를 업데이트하는 방법에 대한 자세한 내용은 Vertex AI 리소스 문서의 위치를 참조하세요.

Model Registry의 XAI 기능을 BigQuery ML 모델과 함께 사용할 수 있나요?

현재 BigQuery ML Explainable AI만 사용할 수 있으며 모델 레지스트리에는 XAI 기능이 지원되지 않습니다. 자세한 내용은 BigQuery ML Explainable AI 개요를 참조하세요.

노트북

Model Registry 및 BigQuery ML을 사용하려면 제공되는 노트북 중 하나를 사용합니다.

수행할 작업은 무엇인가?	리소스
BigQuery ML을 사용하여 모델을 학습시키고, 모델을 모델 레지스트리에 등록하고, 실시간 예측을 위해 엔드포인트에 배포합니다.	BigQuery ML을 사용한 온라인 예측

Model Registry에 대한 상세 설명은 Model Registry 소개를 참조하세요.