AutoML API를 사용하여 만든 기존 리소스가 있으면 서비스 중단 또는 추가 비용 없이 해당 리소스를 업그레이드하여 Cloud Translation - Advanced API를 통해 관리할 수 있습니다. 업그레이드하는 동안 Cloud Translation은 AutoML(기존) 리소스(예: 데이터 세트 및 모델)를 복사하고, Cloud Translation API를 통해 새 Cloud Translation(네이티브) 리소스를 만듭니다.
향후 데이터 세트 및 커스텀 모델에 대한 개선사항이 Cloud Translation에만 적용되기 때문에 Cloud Translation을 사용하는 것이 좋습니다. 업그레이드된 리소스는 추가 언어 쌍 지원과 같은 향후 개선사항을 활용할 수 있습니다.
리소스를 업그레이드할 필요는 없습니다. AutoML API는 여전히 사용할 수 있으며 계속 서비스됩니다.
업그레이드 고려사항
업그레이드 후에는 네이티브 리소스와 기존 리소스가 함께 존재하지만 다른 API에서 관리됩니다. 업그레이드된 리소스에 액세스하고 관리하려면 AutoML API가 아닌 Cloud Translation API를 사용해야 합니다.
네이티브 리소스는 리소스 ID를 제외하면 기존 리소스와 동일합니다. Cloud Translation은 기존 리소스를 변경하지 않습니다. 이전과 마찬가지로 기존 리소스를 계속 사용할 수 있습니다.
리소스 일부 또는 전부를 업그레이드할 수 있습니다. 데이터 세트를 업그레이드하면 해당 데이터 세트와 연결된 모든 모델도 자동으로 업그레이드됩니다. 기본 데이터 세트가 없는 모델(예: 연결된 데이터 세트가 삭제된 경우)만 직접 수동으로 업그레이드할 수 있습니다.
기존 리소스와 네이티브 리소스의 차이점
다음 표에서는 기존 리소스와 네이티브 리소스 간의 차이점을 간략하게 설명합니다.
| 기능 | 기존 | 네이티브 |
|---|---|---|
| API 사용 시 데이터 세트로 데이터 가져오기 | CSV 파일을 사용하여 Cloud Storage에서 소스 파일 위치 지정 | Cloud Storage의 TMX 및 TSV 파일 위치 지정 |
| 데이터 내보내기 | 데이터 세트에서 세그먼트 쌍 또는 모델 예측과 함께 테스트 세트를 포함하는 데이터로부터의 모델 내보내기 내보내기를 지원함 | 데이터 세트의 세그먼트 쌍만 내보내기 지원 |
| 소스 파일별 데이터 분할 보기 | Google Cloud 콘솔에 데이터 세트를 채우는 데 사용된 소스 파일의 목록과 각 파일에서 데이터가 분할된 방법이 표시됨. 또한 가져온 데이터를 소스 파일별로 삭제할 수도 있음 |
해당되지 않음. 네이티브 데이터 세트는 소스 파일 정보를 추적하지 않음 |
| 모델 평가 | 새 테스트 세트 또는 기존 데이터 세트에 대한 평가 실행을 지원 | 새 테스트 세트에 대해서만 평가 실행 지원 |
| 작업 취소 | 데이터 세트 가져오기 및 모델 만들기 작업 취소 지원 | 장기 실행 작업은 취소할 수 없음 |
업그레이드 후 Google Cloud 콘솔 동작
하나 이상의 리소스를 업그레이드하는 경우 Google Cloud 콘솔이 AutoML API 대신 Cloud Translation API를 사용하도록 전환됩니다. 따라서 Google Cloud 콘솔에서 새 데이터 세트를 만들 때 기본적으로 네이티브 데이터 세트를 만듭니다. 이러한 변경사항은 프로젝트 수준에서 적용되므로 프로젝트의 다른 사용자에게도 이러한 변경사항이 표시됩니다. 기존 데이터 세트를 만들려면 기존 데이터 세트 만들기 옵션을 선택하거나 AutoML API를 사용해야 합니다.
새 커스텀 모델을 학습시킬 때 Google Cloud 콘솔은 데이터 세트에 따라 AutoML API 또는 Cloud Translation API를 사용합니다. 기존 데이터 세트의 경우 콘솔은 AutoML API를 사용하여 기존 모델을 만듭니다. 네이티브 데이터 세트의 경우 Google Cloud 콘솔에서 Cloud Translation API를 사용하여 네이티브 모델을 만듭니다.
Cloud Translation API
Cloud Translation API를 통해 네이티브 리소스를 관리하려면 올바른 리소스 ID로 올바른 API를 호출하도록 코드를 업데이트해야 합니다. 예를 들어 AutoML API를 호출하고 기존 리소스 ID를 참조하는 명령어가 있으면 Cloud Translation API를 호출하고 네이티브 리소스 ID를 참조하도록 해당 명령어를 업데이트해야 합니다.
Cloud Translation API에 대한 자세한 내용은 projects.locations.datasets 및 projects.locations.models 리소스를 참조하세요.
리소스 업그레이드
Google Cloud 콘솔을 사용하여 기존 AutoML 리소스를 Cloud Translation 리소스로 업그레이드합니다.
AutoML Translation 콘솔로 이동합니다.
데이터 세트를 클릭하여 기존 데이터 세트를 봅니다.
업그레이드를 클릭하여 업그레이드할 수 있는 데이터 세트가 나열된 데이터 세트 업그레이드 창을 엽니다.
데이터 세트를 업그레이드하면 해당 데이터 세트와 연결된 모든 모델도 자동으로 업그레이드됩니다.
업그레이드할 데이터 세트를 선택한 다음 업그레이드 시작을 클릭합니다.
데이터 세트 페이지의 Google Cloud 콘솔에는 업그레이드된 데이터 세트와 기존 데이터 세트가 별도의 테이블에 나열됩니다.
모델을 수동으로 업그레이드하려면 탐색창에서 모델을 클릭하여 기존 모델을 확인합니다.
모델의 연결된 데이터 세트가 삭제된 경우와 같이 기본 데이터 세트가 없는 모델만 수동으로 업그레이드할 수 있습니다.
업그레이드를 클릭하여 모델 업그레이드 창을 엽니다.
업그레이드할 모델을 선택하고 업그레이드 시작을 클릭합니다.
Google Cloud 콘솔의 모델 페이지에는 업그레이드된 모델과 기존 모델이 별도의 테이블에 나열됩니다.
리소스를 업그레이드한 후 다음과 같이 변경하는 것이 좋습니다.
- Cloud Translation API와 새로 만든 리소스를 사용하도록 기존 코드를 업데이트합니다. 자세한 내용은 데이터 세트 만들기 및 관리와 모델 만들기 및 관리를 참조하세요.
- 번역 예측의 경우 AutoML API 대신 Cloud Translation API를 사용합니다. 자세한 내용은 커스텀 모델을 사용하여 텍스트 번역을 참조하세요.
기존 리소스 삭제
새 리소스 및 Cloud Translation API를 사용하도록 완전히 마이그레이션한 후에는 단일 리소스 집합만 사용하도록 기존 리소스를 삭제할 수 있습니다.
AutoML Translation 콘솔로 이동합니다.
탐색창에서 데이터 세트를 클릭하여 기존 데이터 세트를 확인합니다.
기존 데이터 세트 테이블의 각 데이터 세트에 대해 더보기 > 삭제를 선택한 후 확인을 클릭합니다.
탐색창에서 모델을 클릭하여 기존 모델을 확인합니다.
기존 모델 테이블의 각 모델에 대해 더보기 > 삭제를 선택한 다음 확인을 클릭합니다.