이 페이지에서 Vertex AI와 BigQuery의 차이점을 이해하고 Vertex AI를 기존 BigQuery 워크플로와 통합하는 방법을 알아보세요. Vertex AI와 BigQuery는 함께 작동하여 머신러닝 및 MLOps 사용 사례를 충족합니다.
Vertex AI와 BigQuery 간의 모델 학습 차이에 대한 자세한 내용은 학습 방법 선택을 참조하세요.
Vertex AI와 BigQuery의 차이점
이 섹션에서는 Vertex AI, BigQuery, BigQuery ML 서비스를 다룹니다.
Vertex AI: 엔드 투 엔드 AI/ML 플랫폼
Vertex AI는 모델 개발 및 거버넌스를 위한 AI/ML 플랫폼입니다. 다음 3가지 기본 방법으로 모델을 학습시킬 수 있습니다.
- AutoML: 코드를 작성하지 않고도 이미지, 테이블 형식, 텍스트, 동영상 데이터 세트에서 모델을 학습시킬 수 있습니다.
- 커스텀 학습: 특정 사용 사례에 적합한 커스텀 학습 코드를 실행할 수 있습니다.
- Vertex AI 기반 Ray: Ray를 사용하여 머신러닝과 같은 AI 및 Python 애플리케이션을 확장할 수 있습니다.
AutoML 및 커스텀 학습 모델을 모두 Vertex AI Model Registry에 등록할 수 있습니다. Vertex AI 외부에서 학습된 모델을 가져와 Vertex AI Model Registry에 등록할 수도 있습니다.
레지스트리에서 모델 버전을 관리하고, 온라인 및 일괄 예측을 위해 엔드포인트에 배포하고, 모델 평가를 수행하고, Vertex AI Model Monitoring으로 배포를 모니터링하고, Vertex Explainable AI를 사용할 수 있습니다.
사용 가능한 언어:
- Python용 Vertex AI SDK
- 자바용 클라이언트 라이브러리
- Node.js용 클라이언트 라이브러리
BigQuery: 서버리스 멀티 클라우드 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스
BigQuery는 머신러닝, 지리정보 분석, 비즈니스 인텔리전스와 같은 기본 제공 기능으로 데이터를 관리하고 분석할 수 있게 해주는 완전 관리형 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스입니다. BigQuery 테이블은 SQL로 쿼리할 수 있으며, 주로 SQL을 사용하는 데이터 과학자는 코드 몇 줄만으로 대규모 쿼리를 실행할 수 있습니다.
BigQuery를 Vertex AI에서 테이블 형식 및 커스텀 모델을 빌드할 때 참조하는 데이터 스토어로 사용할 수도 있습니다. BigQuery를 데이터 스토어로 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 BigQuery 스토리지 개요를 참조하세요.
사용 가능한 언어:
- BigQuery용 SDK. 자세한 내용은 BigQuery API 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.
- GoogleSQL
- Legacy SQL
자세한 내용은 BigQuery SQL 언어를 참조하세요.
BigQuery ML: BigQuery에서 직접 머신러닝
BigQuery ML은 BigQuery 내의 모델 개발 서비스입니다. BigQuery ML을 사용하면 SQL 사용자가 데이터를 이동하거나 기본 학습 인프라에 대해 걱정할 필요 없이 BigQuery에서 직접 ML 모델을 학습시킬 수 있습니다. BigQuery ML 모델에 대한 일괄 예측을 만들어 BigQuery 데이터에서 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.
사용 가능한 언어:
- GoogleSQL
BigQuery ML 사용의 이점에 대한 자세한 내용은 BigQuery ML이란 무엇인가요?를 참조하세요.
Vertex AI에서 BigQuery ML 모델을 통합할 때의 이점
Vertex AI에서 BigQuery ML 모델을 통합하면 두 가지 주요 이점이 있습니다.
온라인 모델 제공: BigQuery ML은 모델에 대한 일괄 예측만 지원합니다. 온라인 예측을 수행하려면 BigQuery ML에서 모델을 학습시키고 Vertex AI Model Registry를 통해 Vertex AI 엔드포인트에 배포하면 됩니다.
MLOps 기능: 모델은 지속적 학습을 통해 최신 상태로 유지될 때 가장 유용합니다. Vertex AI는 시간 경과에 따라 예측의 정확성을 유지하기 위해 모델 모니터링 및 재학습을 자동화하는 MLOps 도구를 제공합니다. Vertex AI Pipelines를 사용하면 BigQuery 연산자를 사용하여 모든 BigQuery 작업(BigQuery ML 포함)을 ML 파이프라인에 연결할 수 있습니다. Vertex AI 모델 모니터링을 사용하면 시간 경과에 따라 BigQuery ML 예측을 모니터링할 수 있습니다.
BigQuery ML 모델을 Model Registry에 등록하는 방법을 알아보려면 Vertex AI로 BigQuery ML 모델 관리를 참조하세요.
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