Vertex AI Model Registry 소개

Vertex AI Model Registry는 ML 모델의 수명 주기를 관리할 수 있는 중앙 저장소입니다. Model Registry에서 모델 개요가 제공되므로 새 버전을 더욱 효과적으로 구성, 추적하고 학습시킬 수 있습니다. 배포할 모델 버전이 있는 경우 레지스트리에서 직접 모델을 엔드포인트에 할당하거나 별칭을 사용하여 엔드포인트에 배포할 수 있습니다.

Vertex AI Model Registry에서는 커스텀 모델과 모든 AutoML 데이터 유형(테이블 형식 및 이미지)을 지원합니다. Model Registry는 BigQuery ML 모델도 지원할 수 있습니다. BigQuery ML에서 학습된 모델이 있으면 BigQuery ML에서 내보내거나 Model Registry로 가져오지 않고도 Model Registry에 모델을 등록할 수 있습니다.

모델 버전 세부정보 페이지에서 평가하고 엔드포인트에 배포하고 일괄 추론을 설정하며 특정 모델 세부정보를 볼 수 있습니다. Vertex AI Model Registry는 간단하고 간소화된 인터페이스를 제공하므로 최고의 모델을 관리하고 프로덕션에 배포할 수 있습니다.

일반적인 워크플로

Model Registry에서 작동하는 유효한 워크플로가 많습니다. 시작하려면 다음 가이드라인을 따라 Model Registry에서 할 수 있는 작업과 모델 학습 과정의 어떤 단계에서 진행할 수 있는지 확인합니다.

  • 모델을 Model Registry로 가져옵니다.
  • 프로덕션에 사용할 수 있는 새 모델을 만들고 모델 버전에 기본 별칭을 할당합니다.
  • 모델과 모델 버전을 관리 및 구성하는 데 도움이 되는 다른 별칭이나 라벨을 추가합니다.
  • 온라인 추론을 위해 엔드포인트에 모델을 배포합니다.
  • 일괄 추론을 실행하고 모델 평가 파이프라인을 시작합니다.
  • 모델 세부정보 페이지에서 모델 세부정보와 성능 측정항목을 봅니다.

BigQuery ML 모델을 Vertex AI와 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 BigQuery ML 문서를 참조하세요.

Dataplex Universal Catalog를 사용하여 모델 검색 및 탐색

Dataplex Universal Catalog는 메타데이터를 저장, 관리, 액세스할 수 있는 플랫폼입니다. Dataplex Universal Catalog는 프로젝트와 리전 전반에서 Vertex AI 모델을 검색하는 방법을 제공합니다.

자세한 내용은 Dataplex Universal Catalog의 데이터 카탈로그 관리 정보를 참고하세요.

다음 단계

Vertex AI Model Registry를 시작하려면 다음을 참고하세요.