실험 만들기

실험 만들기

이 페이지에서는 Colab Enterprise의 측면 패널을 사용하여 Vertex AI Experiments와 상호작용하는 방법을 보여줍니다.

Colab Enterprise 노트북에서 코드를 실행하여 Google Cloud 서비스 및 API에 액세스하려면 Google 계정과 연결된 사용자 인증 정보를 사용하면 됩니다. 자세한 내용은 Google Cloud 서비스 및 API에 액세스를 참고하세요.

측면 패널은 Colab Enterprise 인터페이스를 벗어나지 않고 Vertex AI 실험과 상호작용하는 또 다른 방법입니다.

하나 이상의 노트북이 열려 있을 때마다 측면 패널이 Colab Enterprise 노트북 페이지에 표시됩니다.

시작하기 전에

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the Vertex AI, Dataform, and Compute Engine APIs.

   Enable the APIs

5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

7. Enable the Vertex AI, Dataform, and Compute Engine APIs.

   Enable the APIs

필요한 역할

사용자 계정에 Colab Enterprise 노트북에서 측면 패널을 사용하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 관리자에게 사용자 계정에 프로젝트에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

• Colab Enterprise 사용자 (roles/aiplatform.colabEnterpriseUser)
• Vertex AI 사용자(roles/aiplatform.user)

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

관리자는 커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 통해 사용자 계정에 필요한 권한을 부여할 수도 있습니다.

필수 역할 하나 이상에 dataform.repositories.list 권한이 포함되어 있습니다. 프로젝트에서 dataform.repositories.list 권한이나 코드 생성자(roles/dataform.codeCreator) 역할을 부여받은 사용자는 Dataform API 또는 Dataform 명령줄 인터페이스(CLI)를 사용하여 해당 프로젝트의 코드 애셋 이름을 나열할 수 있습니다. 관리자가 아닌 사용자가 BigQuery Studio를 사용할 때 직접 만들었거나 공유받은 코드 애셋만 볼 수 있습니다.

Vertex AI Experiments

Vertex AI Experiments를 사용하면 실험 실행의 단계, 입력, 출력을 추적하여 다양한 모델 아키텍처, 초매개변수, 학습 환경을 추적하고 분석할 수 있습니다. 자세한 내용은 Vertex AI Experiments 소개를 참고하세요.

실험 만들기 및 보기

Colab Enterprise의 측면 패널을 사용하여 실험을 만들고 결과를 볼 수 있습니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 Colab Enterprise Notebooks 페이지로 이동합니다.

   Notebooks로 이동

2. 리전 메뉴에서 노트북이 포함된 리전을 선택합니다.

3. 내 노트북 탭에서 열려는 노트북을 클릭합니다. 노트북을 만들지 않았으면 노트북을 만듭니다.

4. 노트북 오른쪽의 측면 패널에서  실험 관리 버튼을 클릭합니다.

   측면 패널에서 실험 탭이 확장됩니다.

5. 샘플 코드 삽입 버튼을 클릭합니다.

   Colab Enterprise는 실험과 상호작용하기 위한 코드 셀을 노트북에 추가합니다.

6. 노트북에서 매개변수 값을 저장하는 코드 셀을 찾습니다. 이러한 매개변수를 사용하여 Vertex AI Experiments와 상호작용할 수 있습니다.

7. 다음 매개변수의 값을 업데이트합니다.

   • PROJECT_ID: 노트북이 있는 프로젝트의 ID입니다.
   • REGION: 노트북이 있는 리전입니다.
   • BUCKET_URI: gs://BUCKET_NAME 형식의 Cloud Storage 버킷 URI입니다. 기존 버킷을 사용하거나 코드를 실행할 때 만들 수 있습니다. 이 버킷은 Colab Enterprise 노트북과 동일한 프로젝트 및 리전에 있어야 합니다.
   • EXPERIMENT_NAME: 실험 이름입니다. 실험이 없는 경우 Vertex AI Experiments에서 실험을 만듭니다.

8. Cloud Storage 버킷을 만들어야 하는 경우 다음 코드 줄을 찾아 주석 처리를 해제합니다.

   # ! gcloud storage buckets create {BUCKET_URI} --location={REGION} --project={PROJECT_ID}
   

9. 측면 패널이 노트북에 추가한 코드 셀을 실행합니다.

10. 마지막 코드 셀이 실행된 후 표시되는  실험 보기 버튼을 클릭합니다.

11. 측면 패널에서 실행 탭 또는 세부정보 탭을 클릭하여 실험에 관한 정보를 확인합니다. 자세한 내용은 실험 실행 만들기 및 관리를 참고하세요.

    측면 패널에 실험 실행에 관한 정보가 표시됩니다. Google Cloud 콘솔에서 Vertex AI 실험을 사용하거나 Vertex AI API를 통해 실행을 만들고, 관리하고, 삭제할 수 있습니다.

다음 단계

• Vertex AI Experiments에 대해 자세히 알아보세요.