설정에는 Vertex AI Feature Store의 프로젝트 설정 및 Vertex AI Feature Store 사용에 필요한 권한에 관한 정보가 포함됩니다.
프로젝트 구성
다음 절차에서는 새 프로젝트를 만들고 Vertex AI API를 사용 설정하는 방법을 설명합니다. 이 API는 Vertex AI Feature Store를 사용하기 위해 필요합니다. Vertex AI API가 사용 설정된 기존 프로젝트가 이미 있는 경우 새 프로젝트를 만드는 대신 해당 프로젝트를 사용할 수 있습니다.
- Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.
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Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.
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Vertex AI API 사용 설정
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Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.
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Vertex AI API 사용 설정
Vertex AI Feature Store 서비스 계정
Vertex AI Feature Store는 사용자 권한 외에도 사용자를 대신하여 소스 데이터 액세스와 같은 작업을 수행합니다. 이를 위해 Vertex AI Feature Store는 Google 관리형 서비스 계정(service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com
)을 사용합니다.
기본적으로 서비스 계정은 Vertex AI Feature Store에 featurestore가 있는 동일한 프로젝트의 소스 데이터에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 소스 데이터가 featurestore와 다른 프로젝트에 있는 경우 소스 데이터가 있는 프로젝트에 액세스하려면 서비스 계정에 권한을 부여해야 합니다.
자세한 내용은 Vertex AI 서비스 에이전트에 다른 리소스에 대한 액세스 권한 부여를 참조하세요.
IAM 권한
Vertex AI 관리자에게는 Vertex AI Feature Store 관리자 권한이 있습니다. 더 세분화된 설정이 필요한 경우 Vertex AI Feature Store에서 사전 정의된 IAM 역할 집합을 제공합니다. 이러한 역할은 다음 캐릭터를 기반으로 다양한 권한 집합을 제공합니다.
- IT 운영 및 DevOps
- IT 작업과 DevOps는 Google Cloud 리소스를 관리하며 featurestore를 만들고 성능을 조정하는 역할을 담당합니다.
featurestoreAdmin
또는featurestoreInstanceCreator
역할을 사용할 수 있습니다. 인스턴스 생성자 역할을 사용하면 피처스토어를 관리할 수 있지만 데이터를 보거나 피처스토어에 데이터를 쓸 수 없습니다. - 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어
- 데이터 과학자와 데이터 엔지니어는 특성을 만들고 featurestore에 데이터를 씁니다.
featurestoreResourceEditor
역할을 사용하여 항목 유형과 특성을 관리하고featurestoreDataWriter
역할을 사용하여 특성 값을 읽고 쓸 수 있습니다. - ML 연구원 및 비즈니스 분석가
- ML 연구원 및 비즈니스 분석가는 학습 모델 또는 예측을 수행하기 위해 특성을 검색하고 값을 내보냅니다. 새로운 특성을 생성하거나 데이터를 쓸 필요가 없습니다
featurestoreResourceViewer
역할을 사용하여 특성을 검색하거나 찾아볼 수 있으며featurestoreDataViewer
역할을 사용하여 특성 값을 읽을 수 있습니다.
각 역할과 관련 권한에 대한 설명은 Vertex AI의 사전 정의된 역할을 참조하세요.
할당량 및 한도
Vertex AI Feature Store는 할당량 및 한도를 적용하여 자체 사용량 한도를 설정하고 예상하지 못한 사용량 급증을 차단함으로써 Google Cloud 사용자 커뮤니티를 보호합니다. 계획되지 않은 제약조건에 도달하지 않도록 하려면 할당량 및 한도 페이지에서 Vertex AI Feature Store 할당량을 검토하세요. 예를 들어 Vertex AI Feature Store는 온라인 제공 노드 수에 대한 할당량과 분당 수행할 수 있는 온라인 제공 요청 수에 대한 할당량을 설정합니다.
다음 단계
- Feature Store 관리 알아보기
- Vertex AI Feature Store 사용 권장사항 알아보기