Vertex AI를 시작하기 위해 이 페이지에서는 Google Cloud 프로젝트를 만들고 Vertex AI API를 사용 설정하는 방법을 안내합니다. 이러한 태스크를 수행할 수 있는 권한이 없으면 관리자에게 요청하여 프로젝트를 설정하고 Vertex AI를 사용 설정합니다. 또한 이 페이지에서는 로컬 개발 환경에서 Google Cloud CLI를 설정하는 방법도 설명합니다.
프로젝트 설정
프로젝트를 설정하려면 다음 단계를 따르세요.
- 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.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Vertex AI API.
- Install the Google Cloud CLI.
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To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
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Update and install
gcloud
components:gcloud components update
gcloud components install beta -
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Vertex AI API.
- Install the Google Cloud CLI.
-
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
-
Update and install
gcloud
components:gcloud components update
gcloud components install beta
Vertex AI API 사용 설정
- Google Cloud 콘솔에서 Google Cloud 콘솔 상단에 프로젝트 이름이 표시되는지 확인합니다. 그렇지 않으면 프로젝트 선택을 클릭하여 프로젝트 선택기를 열고 원하는 프로젝트를 선택합니다.
- Google Cloud 콘솔의 Vertex AI 부분에 있지 않은 경우 다음을 수행합니다.
- 검색에 Vertex AI를 입력하고 Enter 키를 누릅니다.
- 검색결과에서 Vertex AI를 클릭합니다.
Vertex AI 대시보드가 표시됩니다.
- Vertex AI 대시보드에서 모든 권장 API 사용 설정을 클릭합니다.
사용 설정 프로세스가 완료되는 데 잠시 시간이 걸릴 수 있습니다. API가 사용 설정되면 Google Cloud 콘솔의 오른쪽 상단에 종 모양 아이콘을 둘러싼 파란색 링이 나타납니다.
Google Cloud CLI 설치
- Google Cloud 서비스를 활성화하고 Cloud Storage에서 파일을 주고받을 수 있는 유용한 도구(예: gsutil)에 액세스하려면 Google Cloud CLI를 설치합니다.
- gcloud CLI를 초기화하려면 명령 프롬프트에서 다음 명령어를 실행합니다.
gcloud init
- 베타 Google Cloud CLI 구성요소를 업데이트하고 설치하려면 다음을 실행합니다.
gcloud components update
gcloud components install beta
관리자에게 Vertex AI 프로젝트 설정 요청
이 섹션에서는 관리자가 Vertex AI를 사용하는 데 필요한 역할을 부여하는 방법을 설명합니다.
- 프로젝트를 식별하기 위한 의미 있는 프로젝트 이름과 프로젝트 ID를 결정합니다. 조직에 속해 있거나 여러 프로젝트를 만들려는 경우 어떤 이름 지정 규칙과 폴더 계층 구조를 따르거나 따를 수 있는지 고려하여 프로젝트 구성을 명확히 하세요.
- 필요한 역할:
- 대부분의 Vertex AI 기능에 대한 액세스 권한은 Vertex AI 사용자
(roles/aiplatform.user)
IAM 역할에 의해 부여되며 대부분의 Vertex AI 사용자에게 충분합니다. Vertex AI 리소스를 완전히 제어하려면 Vertex AI 관리자(roles/aiplatform.admin)
역할을 요청할 수 있습니다. 이러한 역할과 다른 Vertex AI 역할 간의 차이점을 살펴보려면 IAM으로 Vertex AI 액세스 제어를 참조하세요. - 또한 Google Cloud에서 Vertex AI Workbench 노트북을 사용하려는 경우 노트북 관리자에게 프로젝트에 대한
(roles/notebooks.admin)
IAM 역할과 함께 프로젝트 또는 Compute Engine 기본 서비스 계정에 대한 서비스 계정 사용자(roles/iam.serviceAccountUser)
IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요. - 또한 필요한 API를 사용 설정하려면 서비스 사용량 관리자
(roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)
IAM 역할이 필요하거나 관리자가 처음 몇 단계를 수행하여 사용자에 대해 API를 활성화해야 합니다.
- 대부분의 Vertex AI 기능에 대한 액세스 권한은 Vertex AI 사용자
- 관리자에게 Vertex AI API를 사용 설정해 달라고 요청합니다.
서비스 사용량 관리자
(roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)
IAM 역할을 부여받은 경우 Vertex AI API 사용 설정 섹션에 따라 이 작업을 직접 수행할 수 있습니다.
다음 단계
Vertex AI 개요 읽어보기
Vertex AI 사용 가이드 중 하나 살펴보기
Vertex AI와 상호작용하는 또 다른 방법을 제공하는 Python용 Vertex AI SDK를 사용하는 방법을 알아보세요.