이 페이지에서는 Google Distributed Cloud (GDC) 에어 갭의 Vertex AI에 대해 간략하게 설명하고, 사용 가능한 기능과 주요 이점을 다루어 머신러닝 기능이 에어 갭 애플리케이션을 혁신하는 방법을 이해할 수 있도록 지원합니다.
이 페이지는 오프라인 애플리케이션 및 워크플로에 AI 기능을 통합하려는 애플리케이션 운영자 그룹 내에서 작업하는 애플리케이션 개발자를 대상으로 합니다. 자세한 내용은 GDC 오프라인 문서 대상을 참고하세요.
안전한 온프레미스 환경을 위한 Vertex AI
Distributed Cloud의 Vertex AI는 머신러닝 플랫폼과 생성형 AI 모델의 강력한 기능을 안전한 온프레미스 환경에 제공합니다. 이 솔루션은 데이터 주권, 보안, 개인 정보 보호 요구사항이 엄격한 조직을 위해 설계되었습니다. Vertex AI 서비스를 사용하면 에어 갭 인프라에서 완전한 제어권을 유지하면서 AI 기능으로 혁신할 수 있습니다.
주요 특징
Distributed Cloud의 Vertex AI는 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- 에어갭 배포: 데이터 센터 내에서만 Vertex AI 서비스를 실행하여 데이터 주권과 규정 준수를 보장합니다.
- 익숙한 Vertex AI 환경: Google Cloud에서 Vertex AI의 동일한 도구, API, 모델을 활용하여 개발 및 관리를 간소화합니다.
- 사전 빌드된 모델 및 알고리즘: 일반적인 머신러닝 및 AI 작업을 위한 다양한 최첨단 모델에 액세스하여 가치 창출 시간을 단축합니다.
- 맞춤 모델 학습: 자체 데이터를 사용하여 AI 및 머신러닝 모델을 학습시켜 특정 요구사항에 맞게 솔루션을 맞춤설정합니다.
- MLOps 기능: 모델 배포, 모니터링, 관리를 위한 도구로 머신러닝 워크플로를 간소화합니다.
사용 가능한 서비스
Distributed Cloud의 Vertex AI는 다음 서비스를 제공합니다.
- 생성형 AI: 최첨단 생성형 AI 모델을 기반으로 데이터를 생성하는 애플리케이션을 빌드합니다.
- 온라인 예측: (미리보기) 예측 모델을 배포하고 요청합니다.
- 광학 문자 인식 (OCR): 이미지 및 문서에서 텍스트를 추출합니다.
- Speech-to-Text: 음성을 텍스트로 변환합니다.
- Vertex AI Translation: 여러 언어 간에 텍스트를 번역합니다.
- Vertex AI Workbench: 머신러닝 개발을 위한 관리형 JupyterLab 노트북 환경을 만듭니다.
이점
Distributed Cloud의 Vertex AI는 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 원활한 개발 환경: Google Cloud에서 Vertex AI의 동일한 도구, API, 모델, 워크플로를 사용하여 개발 및 관리를 직관적이고 효율적으로 진행할 수 있습니다.
- 보안 및 개인 정보 보호 강화: 데이터를 완전히 제어하고 규제 요구사항을 준수합니다.
- 민첩성 향상: 에어갭 환경에서 AI 및 머신러닝 모델을 개발하고 배포합니다.
- 가치 창출 시간 단축: 일반적인 머신러닝 작업을 위해 사전 학습된 모델을 활용하거나 고유한 데이터 세트를 사용하여 맞춤 모델을 학습시킵니다.
- 간소화된 MLOps: 에어갭 환경 내에서 원활한 모델 배포, 모니터링, 관리를 위한 강력한 머신러닝 작업 기능을 활용하세요.
시작하기
Distributed Cloud에서 Vertex AI를 시작하려면 다음을 실행하세요.
- 사용 가능한 서비스의 필수 역할 및 권한에 대해 알아보기
- AI 및 머신러닝 워크플로를 위한 프로젝트를 설정합니다.
- GPU를 프로비저닝하고 Vertex AI 서비스를 사용 설정합니다.
- Vertex AI 클라이언트 라이브러리를 설치합니다.
그런 다음 AI 및 머신러닝 모델을 빌드하고 배포할 수 있습니다.