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Vertex AI Model Registry에서 모델 복사

Vertex AI에서 AutoML, 대규모 모델, 커스텀 모델을 원하는 수준으로 학습시키려면 시간과 실험이 필요합니다. 성능이 우수한 모델이 있는데 다른 프로젝트나 위치에서 사용하려는 경우 새 모델을 학습시키는 것은 최선의 선택이 아닙니다. 모델 학습은 본질적으로 비결정론적이므로 동일한 데이터에서 동일한 모델이 생성될 가능성은 낮습니다. 또한 각 리전 또는 프로젝트에서 모델을 학습시키는 것은 리전 간 모델 동작 일관성을 유지하는 완벽한 방법이 아닙니다. Vertex AI Model Registry 모델 복사를 사용하면 Vertex AI Model Registry에서 동일한 프로젝트의 별도 위치 또는 다른 프로젝트로 모델을 복사할 수 있습니다.

모델 복사를 실행할 때 복사할 모델 버전을 지정하지 않으면 기본 모델 버전이 복사됩니다. 모델 기본값 또는 모델 별칭에 대한 자세한 내용은 모델 별칭 사용 방법을 참고하세요.

제한사항

모델을 복사해도 일부 모델 정보는 복사되지 않습니다. 복사된 모델은 다음을 유지하지 않습니다.

버전 별칭
커스텀 모델 ID. 모델을 복사한 후 새 ID를 지정할 수 있습니다.
기존 모델 평가
암호화 사양. 대상 리전의 모델을 복사할 때 암호화 키를 지정해야 합니다.
배포 및 일괄 예측
Gemini 1.5 모델은 프로젝트 간에 복사할 수 없습니다.
교차 프로젝트 복사의 경우 서드 파티 컨테이너 이미지가 있는 커스텀 모델을 복사할 수 있습니다.

프로젝트 간 모델 복사

기본 요건

프로젝트 간에 모델을 복사하려면 소스 모델 소유자가 먼저 대상 프로젝트에 모델 내보내기 권한을 부여해야 합니다.

Google Cloud 콘솔에서 프로젝트를 선택합니다.
IAM 및 관리자 페이지로 이동합니다.
IAM 권한 페이지에서 액세스 권한 부여를 클릭하면 소스 프로젝트에 새 주 구성원을 추가할 수 있는 팝업 창이 표시됩니다.
대상 프로젝트의 제품별, 프로젝트별 서비스 계정 (P4SA) service-{project_number}@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com을 가져옵니다.
대상 프로젝트의 P4SA를 새 주 구성원으로 소스 프로젝트에 추가하고 Vertex AI 서비스 에이전트 역할을 할당합니다.
저장을 클릭하면 대상 프로젝트 P4SA에 소스 프로젝트에서 모델을 내보낼 권한이 생깁니다.

REST

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

DESTINATION_LOCATION: 모델을 복사할 리전입니다. 예를 들면 us-central1입니다.
DESTINATION_PROJECT_ID: 모델을 복사할 프로젝트 ID나 프로젝트 번호입니다.
SOURCE_PROJECT_ID: 프로젝트 ID 또는 프로젝트 번호입니다.
SOURCE_LOCATION: 모델을 복사하려는 Vertex AI 리전입니다.
SOURCE_MODEL_ID: 복사할 모델 ID의 소스입니다.
VERSION_ID: (선택사항) 복사할 모델 버전의 ID입니다(제공하지 않으면 기본 버전이 복사됨).

HTTP 메서드 및 URL:

POST https://DESTINATION_LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/DESTINATION_PROJECT_ID/locations/DESTINATION_LOCATION/models:copy

JSON 요청 본문:

   {
    "sourceModel": projects/SOURCE_PROJECT_ID/locations/SOURCE_LOCATION/models/SOURCE_MODEL_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 "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://DESTINATION_LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/DESTINATION_PROJECT_ID/locations/DESTINATION_LOCATION/models:copy"

PowerShell(Windows)

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 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.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://DESTINATION_LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/DESTINATION_PROJECT_ID/locations/DESTINATION_LOCATION/models:copy" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

  {
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID/operations/OPERATION_ID",
    "metadata": {
      "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CopyModelOperationMetadata",
      "genericMetadata": {
        "createTime": "2022-07-01T00:10:55.621355Z",
        "updateTime": "2022-07-01T00:10:55.621355Z"
      }
    }
  }

콘솔

다음 안내에 따라 모델을 다른 프로젝트에 복사합니다.

Google Cloud 콘솔에서 Vertex AI Model Registry 페이지로 이동합니다. Vertex AI Model Registry로 이동
Model Registry에서 복사할 모델의 작업 더보기 메뉴 를 선택합니다.
모델 복사를 클릭합니다.
다른 프로젝트로 또는 다른 리전으로를 선택합니다.

다른 프로젝트에 모델 복사하기

다른 프로젝트로를 선택합니다.
복사할 모델 버전을 선택합니다.
복사할 대상 프로젝트를 선택합니다.
대상 리전을 선택합니다(예: us-central1).
고급 옵션: Google 관리 암호화 키 또는 Cloud KMS 키를 사용하여 암호화 방법을 선택할 수 있습니다(선택사항).

위치 간에 모델 복사

REST

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

DESTINATION_LOCATION: Vertex AI를 사용하는 리전 예를 들면 us-central1입니다.
SOURCE_LOCATION: 모델을 복사할 Vertex AI 리전입니다.
PROJECT_ID: 프로젝트 ID 또는 프로젝트 번호입니다.
MODEL_ID: 복사할 모델의 ID입니다.
VERSION_ID: (선택사항) 복사할 모델 버전의 ID입니다(제공하지 않으면 기본 버전이 복사됨).

HTTP 메서드 및 URL:

POST https://DESTINATION_LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models:copy

JSON 요청 본문:


{"sourceModel": projects/PROJECT_ID/locations/SOURCE_LOCATION/models/MODEL_ID[@VERSION_ID]
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.

cURL(Linux, macOS, Cloud Shell)

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://DESTINATION_LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models:copy"

PowerShell(Windows)

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://DESTINATION_LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models:copy" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

  {
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID/operations/OPERATION_ID",
    "metadata": {
      "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CopyModelOperationMetadata",
      "genericMetadata": {
        "createTime": "2022-07-01T00:10:55.621355Z",
        "updateTime": "2022-07-01T00:10:55.621355Z"
      }
    }
  }

콘솔

교차 리전 복사를 사용하면 모델을 대상 리전 내의 새 모델로 복사하거나 해당 리전의 기존 모델의 새 버전으로 복사할 수 있습니다.

다음 안내에 따라 모델을 복사합니다.

Google Cloud 콘솔에서 Vertex AI Model Registry 페이지로 이동합니다. Model Registry로 이동
Model Registry에서 복사할 모델의 작업 더보기 메뉴 를 선택합니다.
모델 복사를 클릭합니다.
다른 프로젝트로 또는 다른 리전으로를 선택합니다.

다른 리전에 모델 복사하기

다른 리전으로를 선택합니다.
복사할 모델 버전을 선택합니다.
새 모델로 복사 또는 새 버전으로 복사를 선택합니다.
대상 지역을 선택합니다.
대상 모델 이름 또는 모델 ID를 추가합니다. 모델을 처음으로 복사하면 새 리전에 기본 별칭이 할당됩니다.