모델 만들기 및 관리

준비된 데이터 세트를 사용하여 커스텀 모델을 만듭니다. AutoML Translation은 데이터 세트의 세그먼트 쌍을 사용하여 새 모델을 학습, 테스트, 평가합니다.

모델 학습

세그먼트 쌍이 충분한 데이터 세트가 있으면 해당 데이터 세트에서 커스텀 모델을 만들 수 있습니다.

웹 UI

AutoML Translation 콘솔로 이동합니다.

Translation 페이지로 이동
탐색창에서 데이터 세트를 클릭하여 데이터 세트 목록을 확인합니다.
데이터 세트를 클릭하여 커스텀 모델을 학습시키는 데 사용합니다.

콘솔은 데이터 세트의 세그먼트 쌍을 해당 라벨(Training, Validation 또는 Testing)과 함께 표시합니다.
데이터 세트 검토를 완료하면 학습 탭을 클릭합니다.
학습 시작을 클릭하여 새 모델 학습 대화상자를 엽니다.
모델의 이름을 지정합니다.
학습 시작을 클릭하여 커스텀 모델 학습을 시작합니다.

모델 학습이 완료되기까지 몇 시간 정도 걸릴 수 있습니다. 최근 활동을 확인하여 학습 상태를 확인할 수 있습니다.

REST

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
LOCATION: 모델이 있는 리전입니다(예: us-central1). 소스 데이터 세트도 같은 위치에 있어야 합니다.
MODEL_NAME: 모델의 이름입니다.
DATASET_ID: Cloud Translation에서 모델을 만드는 데 사용하는 소스 데이터 세트의 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models

JSON 요청 본문:

{
  "display_name": "MODEL_NAME",
  "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID",
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.

cURL(Linux, macOS, Cloud Shell)

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models"

PowerShell(Windows)

참고: 다음 명령어는 환경에 로그인했다고 가정합니다. gcloud 다음을 실행하여 CLI를 사용자 계정으로 바꿉니다.gcloud init 또는gcloud auth login . gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID"
}

추가 언어

C#: 클라이언트 라이브러리 페이지의 C# 설정 안내를 따른 다음 .NET용 Cloud Translation 참조 문서를 참조하세요.

PHP: 클라이언트 라이브러리 페이지의 PHP 설정 안내를 따른 후 PHP용 Cloud Translation 참조 문서를 참조하세요.

Ruby: 클라이언트 라이브러리 페이지의 Ruby 설정 안내를 따른 다음 Ruby용 Cloud Translation 참조 문서를 참조하세요.

학습 작업 상태 가져오기

Google Cloud 콘솔 또는 Cloud Translation API를 사용하여 모델 학습과 같은 장기 실행 태스크 상태를 확인할 수 있습니다.

웹 UI

최근 활동 창에서 학습 작업 상태를 모니터링할 수 있습니다.

AutoML Translation 콘솔로 이동합니다.

Translation 페이지로 이동
탐색창에서 데이터 세트를 클릭합니다.
작업 모음에서 최근 활동 보기를 클릭합니다.

관련 CreateModel 작업을 찾습니다. 작업 ID 옆에 있는 아이콘은 작업의 현재 상태를 나타냅니다.

REST

학습 작업의 상태를 가져오려면 학습 요청 제출 후 응답에 포함된 작업 ID와 함께 operations 리소스에 GET 요청을 보냅니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

PROJECT_NUMBER_OR_ID: Google Cloud 프로젝트의 숫자 또는 영숫자 ID
location-id: Cloud Storage 버킷을 위해 선택한 위치
operation-id: 위에서 받은 작업 ID

HTTP 메서드 및 URL:

GET https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_NUMBER_OR_ID/locations/location-id/operations/operation-id

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.

cURL(Linux, macOS, Cloud Shell)

다음 명령어를 실행합니다.

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_NUMBER_OR_ID/locations/location-id/operations/operation-id"

PowerShell(Windows)

다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_NUMBER_OR_ID/locations/location-id/operations/operation-id" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.translation.v3.SomeOperationMetadata",
    "state": "SUCCEEDED",
    "submitTime": "2019-11-27T22:59:40Z"
  }
}

추가 언어

C#: 클라이언트 라이브러리 페이지의 C# 설정 안내를 따른 다음 .NET용 Cloud Translation 참조 문서를 참조하세요.

PHP: 클라이언트 라이브러리 페이지의 PHP 설정 안내를 따른 후 PHP용 Cloud Translation 참조 문서를 참조하세요.

Ruby: 클라이언트 라이브러리 페이지의 Ruby 설정 안내를 따른 다음 Ruby용 Cloud Translation 참조 문서를 참조하세요.

모델 정보 가져오기

학습이 완료되면 모델 ID와 같은 모델에 대한 정보를 가져올 수 있습니다. 모델의 정확성 및 준비 상태에 대한 자세한 내용은 모델 평가를 참조하세요.

웹 UI

최근 활동 창에서 학습 작업 상태를 모니터링할 수 있습니다.

사용 가능한 모델 목록을 보려면 AutoML Translation 콘솔로 이동합니다.

Translation 페이지로 이동
탐색창에서 모델을 클릭하여 모델을 나열하는 테이블을 확인합니다.

테이블에는 출발어와 도착어, BLEU 점수, 총 세그먼트 쌍과 같은 정보가 포함되어 있습니다.

REST

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
LOCATION: 설명할 모델이 있는 리전입니다(예: us-central1).
MODEL_ID: 설명할 모델의 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

GET https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.

cURL(Linux, macOS, Cloud Shell)

다음 명령어를 실행합니다.

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID"

PowerShell(Windows)

다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/models/MODEL_ID",
  "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
  "dataset": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID"
  "sourceLanguageCode": "SOURCE_LANG_CODE",
  "targetLanguageCode": "TARGET_LANG_CODE",
  "trainExampleCount": NUM_TRAINING_SEGMENTS,
  "validateExampleCount": NUM_VALIDATION_SEGMENTS,
  "createTime": "2022-12-02T21:53:26.788521838Z",
  "updateTime": "2022-12-03T00:42:27.946594016Z"
}

추가 언어

C#: 클라이언트 라이브러리 페이지의 C# 설정 안내를 따른 다음 .NET용 Cloud Translation 참조 문서를 참조하세요.

PHP: 클라이언트 라이브러리 페이지의 PHP 설정 안내를 따른 후 PHP용 Cloud Translation 참조 문서를 참조하세요.

Ruby: 클라이언트 라이브러리 페이지의 Ruby 설정 안내를 따른 다음 Ruby용 Cloud Translation 참조 문서를 참조하세요.

모델 나열

프로젝트에서 사용 가능한 모델을 나열합니다.

웹 UI

사용 가능한 모델 목록을 보려면 AutoML Translation 콘솔로 이동합니다.

Translation 페이지로 이동
탐색창에서 모델을 클릭하여 모델 목록을 확인합니다.

REST

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
LOCATION: 나열할 모델이 있는 리전입니다(예: us-central1).

HTTP 메서드 및 URL:

GET https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.

cURL(Linux, macOS, Cloud Shell)

다음 명령어를 실행합니다.

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models"

PowerShell(Windows)

다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "models": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/models/MODEL_ID",
      "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
      "dataset": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID"
      "sourceLanguageCode": "SOURCE_LANG_CODE",
      "targetLanguageCode": "TARGET_LANG_CODE",
      "trainExampleCount": NUM_TRAINING_SEGMENTS,
      "validateExampleCount": NUM_VALIDATION_SEGMENTS,
      "createTime": "2022-12-02T21:53:26.788521838Z",
      "updateTime": "2022-12-03T00:42:27.946594016Z"
    },
    ...
  ]
}

추가 언어

C#: 클라이언트 라이브러리 페이지의 C# 설정 안내를 따른 다음 .NET용 Cloud Translation 참조 문서를 참조하세요.

PHP: 클라이언트 라이브러리 페이지의 PHP 설정 안내를 따른 후 PHP용 Cloud Translation 참조 문서를 참조하세요.

Ruby: 클라이언트 라이브러리 페이지의 Ruby 설정 안내를 따른 다음 Ruby용 Cloud Translation 참조 문서를 참조하세요.

모델 삭제

모델을 삭제하여 프로젝트에서 삭제합니다.

웹 UI

사용 가능한 모델 목록을 보려면 AutoML Translation 콘솔로 이동합니다.

Translation 페이지로 이동
탐색창에서 모델을 클릭하여 모델 목록을 확인합니다.
삭제할 모델의 경우 더보기 > 삭제를 선택합니다.
확인을 클릭하여 삭제를 시작합니다.

REST

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
LOCATION: 삭제할 모델이 있는 리전입니다(예: us-central1).
MODEL_ID: 삭제할 모델의 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

DELETE https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.

cURL(Linux, macOS, Cloud Shell)

다음 명령어를 실행합니다.

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID"

PowerShell(Windows)

다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.translation.v3.DeleteModelMetadata"
  },
  "done": true
}

추가 언어

C#: 클라이언트 라이브러리 페이지의 C# 설정 안내를 따른 다음 .NET용 Cloud Translation 참조 문서를 참조하세요.

PHP: 클라이언트 라이브러리 페이지의 PHP 설정 안내를 따른 후 PHP용 Cloud Translation 참조 문서를 참조하세요.

Ruby: 클라이언트 라이브러리 페이지의 Ruby 설정 안내를 따른 다음 Ruby용 Cloud Translation 참조 문서를 참조하세요.