파이프라인 아티팩트 계보 추적

Vertex AI Pipelines를 사용하여 파이프라인을 실행하면 파이프라인 실행의 아티팩트와 매개변수가 Vertex ML Metadata를 사용하여 저장됩니다. Vertex ML Metadata를 사용하면 파이프라인의 메타데이터 추적의 어려움이 해소되어 파이프라인 아티팩트의 계보를 더 쉽게 분석할 수 있습니다.

아티팩트의 계보에는 아티팩트 생성에 영향을 준 모든 요소뿐 아니라 이 아트팩트에서 비롯된 아티팩트와 메타데이터도 포함됩니다. 예를 들어 모델의 계보에 다음이 포함될 수 있습니다.

  • 모델을 만들 때 사용되는 학습, 테스트, 평가 데이터
  • 모델 학습 중에 사용되는 초매개변수입니다.
  • 모델의 정확도와 같은 학습 및 평가 프로세스에서 기록된 메타데이터입니다.
  • 일괄 예측 결과와 같이 이 모델에서 비롯된 아티팩트입니다.

이 메타데이터를 사용하면 다음과 같은 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다.

  • 특정 파이프라인 실행에서 특별히 정확한 모델을 만든 이유는 무엇인가요?
  • 가장 정확한 모델을 생성한 파이프라인 실행과 모델 학습에 사용된 초매개변수는 무엇인가요?
  • 파이프라인의 단계에 따라 Vertex ML Metadata를 사용하여 시스템 거버넌스 질문에 답할 수 있습니다. 예를 들어 메타데이터를 사용하여 특정 시점에 프로덕션 단계에 있는 모델 버전을 파악할 수 있습니다.

Vertex ML Metadata를 처음 사용하는 경우 Vertex ML Metadata 소개를 참조하세요.

Google Cloud Console을 사용하여 파이프라인 아티팩트 계보 분석

Google Cloud 콘솔에서 파이프라인 아티팩트의 계보 그래프를 보려면 다음 안내를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔의 Vertex AI 섹션에서 메타데이터 페이지로 이동합니다.

    메타데이터로 이동

    메타데이터 페이지에는 기본 메타데이터 저장소에 생성된 아티팩트가 표시됩니다.

  2. 리전 드롭다운 목록에서 실행이 생성된 리전을 선택합니다.

  3. 아티팩트의 표시 이름을 클릭하여 계보 그래프를 확인합니다.

    이 계보 그래프의 일부인 아티팩트 및 실행을 보여주는 정적 그래프가 표시됩니다.

  4. 아티팩트 또는 실행을 클릭하여 자세히 알아보세요.

다음 단계