Vertex AI 예측 Jupyter 노트북 튜토리얼

이 문서에는 모든 Vertex AI 예측 Jupyter 노트북 튜토리얼 목록이 포함되어 있습니다. 이러한 엔드 투 엔드 튜토리얼은 Vertex AI 예측을 사용하는 데 도움이 되며 특정 프로젝트를 구현하는 방법에 대한 아이디어를 제공합니다.

Jupyter 노트북을 호스팅할 수 있는 환경은 여러 가지가 있습니다. 다음과 같은 환경에서 실행할 수 있습니다.

  • Colaboratory(Colab) 또는 Vertex AI Workbench와 같은 서비스를 사용하여 클라우드에서 실행
  • GitHub에서 다운로드하고 로컬 머신에서 실행
  • GitHub에서 다운로드하고 로컬 네트워크의 Jupyter 또는 JupyterLab 서버에서 실행

Colab에서 Jupyter 노트북을 실행하면 빠르게 시작할 수 있습니다.

Colab에서 노트북 튜토리얼을 열려면 노트북 목록에서 Colab 링크를 클릭합니다. Colab은 필요한 모든 종속 항목이 포함된 VM 인스턴스를 만들고 Colab 환경을 실행한 후 노트북을 로드합니다.

사용자 관리형 노트북을 사용하여 노트북을 실행할 수도 있습니다. Vertex AI Workbench를 사용하여 사용자 관리형 노트북 인스턴스를 만들면 호스팅 VM을 완전히 제어할 수 있습니다. 호스팅 VM의 구성과 환경을 지정할 수 있습니다.

Vertex AI Workbench 인스턴스에서 노트북 튜토리얼을 열려면 다음 안내를 따르세요.

  1. 노트북 목록에서 Vertex AI Workbench 링크를 클릭합니다. 이 링크를 사용하면 Vertex AI Workbench 콘솔이 열립니다.
  2. 노트북 배포 화면에서 새 Vertex AI Workbench 인스턴스 이름을 입력하고 만들기를 클릭합니다.
  3. 인스턴스가 시작된 후 표시되는 노트북 열기 준비 완료 대화상자에서 열기를 클릭합니다.
  4. 노트북 서버에 배포 확인 페이지에서 확인을 선택합니다.
  5. 노트북을 실행하기 전에 커널 > 커널 다시 시작 및 모든 출력 지우기를 선택합니다.

노트북 목록

  • 서비스 선택
  • AutoML
  • BigQuery
  • BigQuery ML
  • 커스텀 학습
  • 테이블 형식
  • 이미지
  • Ray on Vertex AI
  • 텍스트
  • 동영상
  • Vertex AI Experiments
  • Vertex AI Feature Store
  • 벡터 검색
  • Vertex AI 모델 평가
  • Vertex AI Model Monitoring
  • Vertex AI Model Registry
  • Vertex AI Pipelines
  • Vertex AI Prediction
  • Vertex AI 텐서보드
  • Vertex AI Vizier
  • Vertex AI Workbench
  • Vertex Explainable AI
  • Vertex ML Metadata

서비스 설명 다음에서 열기
커스텀 학습
Vertex AI Prediction
FastAPI 및 Vertex AI 커스텀 컨테이너 제공을 사용하여 Iris 감지 모델 배포
Vertex AI에서 커스텀 분류 모델을 생성, 배포, 서빙하는 방법을 알아보세요. 커스텀 학습에 대해 자세히 알아보세요. Vertex AI Prediction에 대해 자세히 알아보세요.
  • 꽃의 측정치를 입력으로 사용하여 붓꽃의 유형을 예측하는 모델을 학습시킵니다.
  • 모델과 직렬화된 사전 처리기를 저장합니다.
  • 예측 및 상태 점검을 처리하는 FastAPI 서버를 빌드합니다.
  • 모델 아티팩트로 커스텀 컨테이너를 빌드합니다.
  • Vertex AI 엔드포인트에 커스텀 컨테이너를 업로드하고 배포합니다.
Colab
Colab Enterprise
GitHub
Vertex AI Workbench
커스텀 학습
Vertex AI Prediction
커스텀 학습 및 온라인 예측
Vertex AI Training를 사용하여 Docker 컨테이너의 Python 스크립트에서 커스텀 학습 모델을 만들고 Vertex AI Prediction를 사용하여 데이터를 전송하여 배포된 모델에서 예측을 수행하는 방법을 알아보세요. 커스텀 학습에 대해 자세히 알아보세요. Vertex AI Prediction에 대해 자세히 알아보세요.
  • TensorFlow 모델 학습을 위한 Vertex AI 커스텀 작업을 만듭니다.
  • 학습된 모델 아티팩트를 Model 리소스에 업로드합니다.
  • 서빙 Endpoint 리소스를 만듭니다.
  • 서빙 Endpoint 리소스에 Model 리소스를 배포합니다.
  • 예측을 수행합니다.
  • Model 리소스의 배포를 취소합니다.
Colab
Colab Enterprise
GitHub
Vertex AI Workbench
Vertex Explainable AI
Vertex AI Prediction
설명 가능성이 포함된 온라인 예측을 위한 커스텀 학습 이미지 분류 모델
Vertex AI Training 및 Vertex Explainable AI를 사용하여 설명이 포함된 커스텀 이미지 분류 모델을 만드는 방법을 알아봅니다. Vertex Explainable AI에 대해 자세히 알아보세요. Vertex AI Prediction에 대해 자세히 알아보세요.
  • TensorFlow 모델 학습을 위한 Vertex AI 커스텀 작업을 만듭니다.
  • 학습된 모델의 모델 평가를 확인합니다.
  • 모델이 배포되는 시점에 대한 설명 매개변수를 설정합니다.
  • 학습된 모델 아티팩트와 설명을 모델 리소스로 업로드합니다.
  • 서빙 엔드포인트 리소스를 만듭니다.
  • 모델 리소스를 서빙 엔드포인트 리소스에 배포합니다.
  • 설명을 포함하여 예측을 수행합니다.
  • 모델 리소스 배포를 취소합니다.
Colab
Colab Enterprise
GitHub
Vertex AI Workbench
Vertex Explainable AI
Vertex AI Prediction
설명이 포함된 온라인 예측을 위한 커스텀 학습 테이블 형식 회귀 모델
Vertex AI Training 및 Vertex Explainable AI를 사용하여 설명이 포함된 커스텀 테이블 형식 회귀 모델을 만드는 방법을 알아봅니다. Vertex Explainable AI에 대해 자세히 알아보세요. Vertex AI Prediction에 대해 자세히 알아보세요.
  • TensorFlow 모델 학습을 위한 Vertex AI 커스텀 작업을 만듭니다.
  • 학습된 모델의 모델 평가를 확인합니다.
  • 모델이 배포되는 시점에 대한 설명 매개변수를 설정합니다.
  • 학습된 모델 아티팩트와 설명을 모델 리소스로 업로드합니다.
  • 서빙 엔드포인트 리소스를 만듭니다.
  • 모델 리소스를 서빙 엔드포인트 리소스에 배포합니다.
  • 설명을 포함하여 예측을 수행합니다.
  • 모델 리소스 배포를 취소합니다.
Colab
Colab Enterprise
GitHub
Vertex AI Workbench
Vertex Explainable AI
Vertex AI Prediction
get_metadata를 사용한 설명이 포함된 온라인 예측을 위한 커스텀 학습 테이블 형식 회귀 모델
Vertex AI SDK를 사용해서 Google에서 사전 빌드된 Docker 컨테이너의 Python 스크립트로 커스텀 모델을 만드는 방법을 알아봅니다. Vertex Explainable AI에 대해 자세히 알아보세요. Vertex AI Prediction에 대해 자세히 알아보세요.
  • TensorFlow 모델 학습을 위한 Vertex AI 커스텀 작업을 만듭니다.
  • TensorFlow 모델을 학습시킵니다.
  • 모델 아티팩트를 검색하고 로드합니다.
  • 학습된 모델의 모델 평가를 확인합니다.
  • 설명 매개변수를 설정합니다.
  • 모델을 Vertex AI 모델 리소스로 업로드합니다.
  • 모델 리소스를 서빙 엔드포인트 리소스에 배포합니다.
  • 설명을 포함하여 예측을 수행합니다.
  • 모델 리소스 배포 취소
Colab
Colab Enterprise
GitHub
Vertex AI Workbench
Vertex Explainable AI
Vertex AI Prediction
Vertex Explainable AI를 사용한 이미지 분류 설명
선행 학습된 이미지 분류 모델에서 특성 기반 설명을 구성하고 설명이 포함된 온라인 및 일괄 예측을 수행하는 방법을 알아보세요. Vertex Explainable AI에 대해 자세히 알아보세요. Vertex AI Prediction에 대해 자세히 알아보세요.
  • TensorFlow Hub에서 사전 학습된 모델 다운로드
  • 배포를 위한 모델 업로드
  • 온라인 예측을 위한 모델 배포
  • 설명이 포함된 온라인 예측 수행
  • 설명이 포함된 일괄 예측 수행
Colab
Colab Enterprise
GitHub
Vertex AI Workbench
Vertex AI Prediction
NVIDIA Triton 서버 시작하기
온라인 예측을 위해 Vertex AI 모델 리소스와 함께 Nvidia Triton 서버를 실행하는 컨테이너를 Vertex AI 엔드포인트에 배포하는 방법을 알아보세요. Vertex AI Prediction에 대해 자세히 알아보세요.
  • TensorFlow Hub에서 모델 아티팩트를 다운로드합니다.
  • 모델에 대해 Triton 서빙 구성 파일을 만듭니다.
  • 모델 배포를 위해 Triton 서빙 이미지를 사용해서 커스텀 컨테이너를 생성합니다.
  • 모델을 Vertex AI 모델 리소스로 업로드합니다.
  • Vertex AI 모델 리소스를 Vertex AI 엔드포인트 리소스에 배포합니다.
  • 예측 요청을 수행합니다.
  • 모델 리소스를 배포 취소하고 엔드포인트를 삭제합니다.
Colab
Colab Enterprise
GitHub
Vertex AI Workbench
Vertex AI Prediction
Vertex AI에서 사전 빌드된 컨테이너로 PyTorch 모델 학습 및 배포
커스텀 학습 및 예측을 위해 사전 빌드된 컨테이너를 사용하여 PyTorch 이미지 분류 모델을 빌드, 학습, 배포하는 방법을 알아보세요.
  • 학습 애플리케이션을 Python 소스 배포로 패키징
  • 사전 빌드된 컨테이너에서 학습 작업 구성 및 실행
  • 모델 보관 파일에 모델 아티팩트 패키징
  • 배포를 위한 모델 업로드
  • 예측을 위해 사전 빌드된 컨테이너를 사용하여 모델 배포
  • 온라인 예측 수행
Colab
Colab Enterprise
GitHub
Vertex AI Workbench