Data Catalog를 사용하여 모델 및 데이터 세트 리소스 검색

이 페이지에서는 Data Catalog를 사용하여 Vertex AI 모델 및 데이터 세트 리소스를 검색하고 관리하는 방법을 설명합니다. Dataplex의 Data Catalog 기능을 사용하여 여러 프로젝트의 모든 관리 리소스에 액세스할 수 있습니다.

Data Catalog는 Dataplex 내의 확장 가능한 완전 관리형 메타데이터 관리 서비스입니다. 이 서비스는 Vertex AI 모델 및 데이터 세트에 대한 다음 메타데이터를 자동으로 분류합니다.

• 모델 및 데이터 세트 리소스의 이름 및 정규화된 이름
• 위치(리전)
• 만든 날짜 및 마지막으로 수정한 날짜
• 모델 별칭 및 모델 버전 ID 데이터 세트 데이터 항목 수
• 설명.

Vertex AI 모델 및 데이터 세트 메타데이터는 정기적으로(일반적으로 몇 시간 주기) Data Catalog에 자동으로 동기화됩니다. Data Catalog를 사용하여 Vertex AI 메타데이터를 탐색하고 파악할 수 있습니다. Data Catalog를 사용하면 다음 활동을 지원할 수 있습니다.

• 액세스 권한이 있는 모든 프로젝트 및 위치에서 특정 모델 별칭과 모델 이름을 사용하여 모델을 검색합니다. 예를 들어 특정 모델 별칭을 검색하려면 model_version_alias=my-model-alias를 사용합니다.
• 액세스 권한이 있는 모든 프로젝트 및 위치에서 데이터 세트 이름, 데이터 세트 ID를 사용하여 데이터 세트를 검색합니다.

Data Catalog를 사용하면 Vertex AI 리소스에 태그를 연결하여 메타데이터를 선별할 수 있습니다. 각 태그는 여러 메타데이터 필드를 가질 수 있으며 사전 정의된 또는 커스텀 태그 템플릿을 기반으로 할 수 있습니다.

예를 들어 배포 환경 이름이 포함된 열에 다음 태그를 연결할 수 있습니다.

deployed_to:Test

Data Catalog에 대한 자세한 내용은 Data Catalog 개요를 참조하세요.

참고: Data Catalog는 Vertex AI 및 다른 Cloud 서비스의 리소스를 애셋이라고 합니다. 이제부터는 Vertex AI 리소스를 Vertex AI 애셋이라고 하겠습니다. 애셋은 리소스로 리소스와 Data Catalog 메타데이터를 모두 참조하는 데 사용됩니다.

시작하기 전에

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

6. 프로젝트에 대해 Data Catalog API를 사용 설정합니다.

   Data Catalog API 사용 설정

7. 권한 확인.

   태그를 검색하고 Vertex AI 애셋에 연결하려면 특정 Identity and Access Management(IAM) 역할 및 권한이 필요합니다. 자세한 내용은 Data Catalog 필수 IAM 역할 및 권한을 참조하세요.

태그 템플릿 만들기

태그 템플릿은 새 태그를 빠르게 만드는 데 사용할 수 있는 재사용 가능한 구조입니다. 템플릿을 사용하면 중복 작업 및 불완전한 태그를 피할 수 있습니다. 필요한 만큼 태그 템플릿을 만듭니다.

자세한 내용은 태그 및 태그 템플릿을 참조하세요.

Vertex AI 애셋에 태그 연결

Vertex AI 애셋에 태그를 연결하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 애셋에 비즈니스 메타데이터 추가
• 비즈니스 메타데이터 및 기타 커스텀 메타데이터별로 애셋 검색

자세한 내용은 태그 및 태그 템플릿을 참조하세요.

Vertex AI 애셋 검색

Google Cloud 콘솔의 Dataplex 검색 페이지를 사용하여 Vertex AI 애셋을 검색합니다.

1. Dataplex 검색 페이지로 이동합니다.

   Dataplex로 이동

2. 필터 패널의 시스템에서 Vertex AI를 선택합니다.

   Dataplex는 알려진 모든 Vertex AI 애셋을 표시합니다.

3. 선택사항: 다음 중 하나를 수행하여 검색 범위를 좁힙니다.

   • 검색 페이지에서 속성별 검색을 사용합니다. 데이터 유형, 프로젝트, 태그에서 체크박스를 선택합니다.

   • 검색창에 system=vertex_ai 뒤에 검색 파라미터를 추가합니다. 파라미터는 공백으로 구분합니다.

     예를 들어 모델만 보려면 검색창에 다음 텍스트를 입력한 다음 Enter 키를 누릅니다.

     system=vertex_ai type=model
     

     또한 복잡한 표현식에 괄호 및 논리 연산자 and와 or를 사용할 수도 있습니다. 검색 필드에서 사용할 수 있는 표현식에 대한 자세한 내용은 Data Catalog 검색 구문을 참조하세요.

4. 결과 테이블에서 애셋 이름을 클릭하여 해당 애셋의 메타데이터를 봅니다.

5. 선택사항: 다음 중 하나를 수행합니다.

   • 개요 추가를 클릭하여 애셋에 대한 서식 있는 텍스트 설명을 추가합니다.
   • 태그 연결을 클릭하여 애셋에 태그를 추가합니다.

Data Catalog 필수 IAM 역할 및 권한

Data Catalog에서 Vertex AI 리소스 보기, 태그 지정, 검색의 권한 요구사항은 다릅니다.

공개 및 비공개 태그를 볼 수 있는 권한

Vertex AI 리소스에서 공개 태그와 비공개 태그를 보는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

• roles/datacatalog.tagTemplateViewer
• roles/aiplatform.viewer

Vertex AI 리소스를 검색할 수 있는 권한

Data Catalog에서 Vertex AI 리소스를 검색하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

• roles/aiplatform.user

Vertex AI 리소스에 태그를 연결할 수 있는 권한

Data Catalog에서 Vertex AI 리소스에 태그를 연결하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

• roles/datacatalog.tagTemplateUser
• roles/datacatalog.tagEditor
• roles/aiplatform.admin

자세한 내용은 사전 정의된 역할을 참조하세요.

다음 단계

• Data Catalog란?
• Google Cloud 리소스 검색 역할