Vertex AI로 애플리케이션 마이그레이션

Vertex AI는 AI Platform 및 기존 AutoML 서비스를 통합 UI 및 API 하나로 통합하여 머신러닝 모델의 빌드, 학습, 배포 프로세스를 간소화합니다. Vertex AI를 사용하면 실험에서 프로덕션으로 더 빠르게 이동하고, 패턴 및 이상치를 효율적으로 찾아내며, 정확한 예측과 결정을 내리고, 변화하는 우선순위 및 시장 조건에 민첩하게 대응할 수 있습니다. 이 페이지에서는 기존 AutoML 또는 AI Platform에서 Vertex AI로 애플리케이션을 마이그레이션할 때 변경해야 할 사항을 설명합니다.

Vertex AI는 기존 AutoML 및 AI Platform에서 제공되는 모든 기능 및 모델을 지원합니다. 그러나 클라이언트 라이브러리는 클라이언트 통합에 대해 이전 버전과의 호환성을 지원하지 않습니다. 즉, Vertex AI 기능을 활용하려면 리소스 마이그레이션을 계획해야 합니다.

이 페이지에서는 일반적인 사용자 경험을 완료하는 데 사용되는 API 메소드를 비교하여 Vertex AI API를 사용하여 프로젝트의 애플리케이션을 업데이트하는 방법을 확인할 수 있습니다.

일반적인 사용자 경험

제품 탭을 선택한 다음 사용자 경험을 클릭하여 Vertex AI API 메서드가 기존 애플리케이션에서 사용되는 API 메서드와 어떻게 비교되는지 확인합니다.

기존 AutoML Natural Language

다음 사용자 경험 중 하나를 클릭합니다.

기존 AutoML Natural Language: 텍스트 분류 모델 학습 및 배포

기존 AutoML API와 Vertex AI API의 차이점을 읽어보고, 기존 AutoML Natural Language와 Vertex AI 제품 간의 차이점을 읽어본 후 다음 표를 사용하여 API를 마이그레이션합니다.

단계 기존 AutoML Natural Language Vertex AI
데이터세트 만들기 projects.locations.datasets.create projects.locations.datasets.create
projects.locations.datasets.importData projects.locations.datasets.import
모델 학습 projects.locations.models.create projects.locations.trainingPipelines.create
projects.locations.trainingPipelines.get
모델 평가 projects.locations.models.modelEvaluations.list projects.locations.models.evaluations.list
projects.locations.models.modelEvaluations.get projects.locations.models.evaluations.get
일괄 예측 수행 projects.locations.models.batchPredict projects.locations.batchPredictionJobs.create
projects.locations.batchPredictionJobs.get
온라인 예측 수행 projects.locations.models.deploy projects.locations.endpoints.create
projects.locations.endpoints.deployModel
projects.locations.models.predict projects.locations.endpoints.predict

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기존 AutoML Natural Language: 텍스트 항목 추출 모델 학습 및 배포

기존 AutoML API와 Vertex AI API의 차이점을 읽어보고, 기존 AutoML Natural Language와 Vertex AI 제품 간의 차이점을 읽어본 후 다음 표를 사용하여 API를 마이그레이션합니다.

단계 기존 AutoML Natural Language Vertex AI
데이터세트 만들기 projects.locations.datasets.create projects.locations.datasets.create
projects.locations.datasets.importData projects.locations.datasets.import
모델 학습 projects.locations.models.create projects.locations.trainingPipelines.create
projects.locations.trainingPipelines.get
모델 평가 projects.locations.models.modelEvaluations.list projects.locations.models.evaluations.list
projects.locations.models.modelEvaluations.get projects.locations.models.evaluations.get
일괄 예측 수행 projects.locations.models.batchPredict projects.locations.batchPredictionJobs.create
projects.locations.batchPredictionJobs.get
온라인 예측 수행 projects.locations.models.deploy projects.locations.endpoints.create
projects.locations.endpoints.deployModel
projects.locations.models.predict projects.locations.endpoints.predict

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기존 AutoML Natural Language: 텍스트 감정 모델 학습 및 배포

기존 AutoML API와 Vertex AI API의 차이점을 읽어보고, 기존 AutoML Natural Language와 Vertex AI 제품 간의 차이점을 읽어본 후 다음 표를 사용하여 API를 마이그레이션합니다.

단계 기존 AutoML Natural Language Vertex AI
데이터세트 만들기 projects.locations.datasets.create projects.locations.datasets.create
projects.locations.datasets.importData projects.locations.datasets.import
모델 학습 projects.locations.models.create projects.locations.trainingPipelines.create
projects.locations.trainingPipelines.get
모델 평가 projects.locations.models.modelEvaluations.list projects.locations.models.evaluations.list
projects.locations.models.modelEvaluations.get projects.locations.models.evaluations.get
일괄 예측 수행 projects.locations.models.batchPredict projects.locations.batchPredictionJobs.create
projects.locations.batchPredictionJobs.get
온라인 예측 수행 projects.locations.models.deploy projects.locations.endpoints.create
projects.locations.endpoints.deployModel
projects.locations.models.predict projects.locations.endpoints.predict

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기존 AutoML Video Intelligence

다음 사용자 경험 중 하나를 클릭합니다.

기존 AutoML Video Intelligence: 객체 추적 모델 학습 및 배포

기존 AutoML API와 Vertex AI API의 차이점을 읽어보고, 기존 AutoML Video와 Vertex AI 제품 간의 차이점을 읽어본 후 다음 표를 사용하여 API를 마이그레이션합니다.

단계 기존 AutoML Video Vertex AI
데이터세트 만들기 projects.locations.datasets.create projects.locations.datasets.create
projects.locations.datasets.importData projects.locations.datasets.import
모델 학습 projects.locations.models.create projects.locations.trainingPipelines.create
projects.locations.trainingPipelines.get
모델 평가 projects.locations.models.modelEvaluations.list projects.locations.models.evaluations.list
projects.locations.models.modelEvaluations.get projects.locations.models.evaluations.get
일괄 예측 수행 projects.locations.models.batchPredict projects.locations.batchPredictionJobs.create
projects.locations.batchPredictionJobs.get

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기존 AutoML Video Intelligence: 동영상 분류 모델 학습 및 배포

기존 AutoML API와 Vertex AI API의 차이점을 읽어보고, 기존 AutoML Video와 Vertex AI 제품 간의 차이점을 읽어본 후 다음 표를 사용하여 API를 마이그레이션합니다.

단계 기존 AutoML Video Vertex AI
데이터세트 만들기 projects.locations.datasets.create projects.locations.datasets.create
projects.locations.datasets.importData projects.locations.datasets.import
모델 학습 projects.locations.models.create projects.locations.trainingPipelines.create
projects.locations.trainingPipelines.get
모델 평가 projects.locations.models.modelEvaluations.list projects.locations.models.evaluations.list
projects.locations.models.modelEvaluations.get projects.locations.models.evaluations.get
일괄 예측 수행 projects.locations.models.batchPredict projects.locations.batchPredictionJobs.create
projects.locations.batchPredictionJobs.get

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기존 AutoML Vision

다음 사용자 경험 중 하나를 클릭합니다.

기존 AutoML Vision: 이미지 분류 모델 학습 및 배포

기존 AutoML API와 Vertex AI API의 차이점을 읽어보고, 기존 AutoML Vision과 Vertex AI 제품 간의 차이점을 읽어본 후 다음 표를 사용하여 API를 마이그레이션합니다.

단계 기존 AutoML Vision Vertex AI
데이터세트 만들기 projects.locations.datasets.create projects.locations.datasets.create
projects.locations.datasets.importData projects.locations.datasets.import
모델 학습 projects.locations.models.create projects.locations.trainingPipelines.create
projects.locations.trainingPipelines.get
모델 평가 projects.locations.models.modelEvaluations.list projects.locations.models.evaluations.list
projects.locations.models.modelEvaluations.get projects.locations.models.evaluations.get
일괄 예측 수행 projects.locations.models.batchPredict projects.locations.batchPredictionJobs.create
projects.locations.batchPredictionJobs.get
온라인 예측 수행 projects.locations.models.deploy projects.locations.endpoints.create
projects.locations.endpoints.deployModel
projects.locations.models.predict projects.locations.endpoints.predict
Edge 모델 학습 및 내보내기 projects.locations.models.create projects.locations.trainingPipelines.create
projects.locations.trainingPipelines.get
projects.locations.models.export projects.locations.models.export

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기존 AutoML Vision: 객체 인식 모델 학습 및 배포

기존 AutoML API와 Vertex AI API의 차이점을 읽어보고, 기존 AutoML Vision과 Vertex AI 제품 간의 차이점을 읽어본 후 다음 표를 사용하여 API를 마이그레이션합니다.

단계 기존 AutoML Vision Vertex AI
데이터세트 만들기 projects.locations.datasets.create projects.locations.datasets.create
projects.locations.datasets.importData projects.locations.datasets.import
모델 학습 projects.locations.models.create projects.locations.trainingPipelines.create
projects.locations.trainingPipelines.get
모델 평가 projects.locations.models.modelEvaluations.list projects.locations.models.evaluations.list
projects.locations.models.modelEvaluations.get projects.locations.models.evaluations.get
일괄 예측 수행 projects.locations.models.batchPredict projects.locations.batchPredictionJobs.create
projects.locations.batchPredictionJobs.get
온라인 예측 수행 projects.locations.models.deploy projects.locations.endpoints.create
projects.locations.endpoints.deployModel
projects.locations.models.predict projects.locations.endpoints.predict

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AI Platform

다음 사용자 경험 중 하나를 클릭합니다.

AI Platform: 호스팅된 런타임 버전으로 XGBoost 모델 학습 및 배포

AI Platform과 Vertex AI 제품 간의 차이점을 읽고 다음 표를 사용하여 API를 마이그레이션합니다.

단계 AI Platform Vertex AI
모델 학습 projects.jobs.create projects.locations.customJobs.create
projects.jobs.get projects.locations.customJobs.get
모델 배포 projects.models.create projects.locations.models.upload
projects.models.versions.create
일괄 예측 수행 XGBoost에는 AI Platform 일괄 예측이 지원되지 않습니다. projects.locations.batchPredictionJobs.create
projects.locations.batchPredictionJobs.get
온라인 예측 수행 projects.predict projects.locations.endpoints.create
projects.locations.endpoints.deployModel
projects.locations.endpoints.predict

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AI Platform: 호스팅된 런타임 버전으로 scikit-learn 모델 학습 및 배포

AI Platform과 Vertex AI 제품 간의 차이점을 읽고 다음 표를 사용하여 API를 마이그레이션합니다.

단계 AI Platform Vertex AI
모델 학습 projects.jobs.create projects.locations.customJobs.create
projects.jobs.get projects.locations.customJobs.get
모델 배포 projects.models.create projects.locations.models.upload
projects.models.versions.create
일괄 예측 수행 scikit-learn에는 AI Platform 일괄 예측이 지원되지 않습니다. projects.locations.batchPredictionJobs.create
projects.locations.batchPredictionJobs.get
온라인 예측 수행 projects.predict projects.locations.endpoints.create
projects.locations.endpoints.deployModel
projects.locations.endpoints.predict

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AI Platform: 커스텀 컨테이너를 사용하여 TensorFlow 모델 학습 및 배포

AI Platform과 Vertex AI 제품 간의 차이점을 읽고 다음 표를 사용하여 API를 마이그레이션합니다.

단계 AI Platform Vertex AI
모델 학습 projects.jobs.create projects.locations.customJobs.create
projects.jobs.get projects.locations.customJobs.get
모델 배포 projects.models.create projects.locations.models.upload
projects.models.versions.create
일괄 예측 수행 projects.jobs.create projects.locations.batchPredictionJobs.create
projects.jobs.get projects.locations.batchPredictionJobs.get
온라인 예측 수행 projects.predict projects.locations.endpoints.create
projects.locations.endpoints.deployModel
projects.locations.endpoints.predict

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AI Platform: 호스팅된 런타임 버전으로 TensorFlow 모델 학습 및 배포

AI Platform과 Vertex AI 제품 간의 차이점을 읽고 다음 표를 사용하여 API를 마이그레이션합니다.

단계 AI Platform Vertex AI
모델 학습 projects.jobs.create projects.locations.customJobs.create
projects.jobs.get projects.locations.customJobs.get
모델 배포 projects.models.create projects.locations.models.upload
projects.models.versions.create
일괄 예측 수행 projects.jobs.create projects.locations.batchPredictionJobs.create
projects.jobs.get projects.locations.batchPredictionJobs.get
온라인 예측 수행 projects.predict projects.locations.endpoints.create
projects.locations.endpoints.deployModel
projects.locations.endpoints.predict

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AI Platform 데이터 라벨링 서비스: 데이터 라벨링 태스크 제출

데이터 라벨링 서비스와 Vertex AI 제품 간의 차이점을 읽고 다음 표를 사용하여 API를 마이그레이션합니다.

단계 데이터 라벨링 서비스 Vertex AI
데이터세트 만들기 projects.datasets.create projects.locations.datasets.create
projects.locations.datasets.importData projects.locations.datasets.import
projects.locations.specialistPools.create
데이터 라벨링 작업 만들기 projects.annotationSpecSets.create projects.locations.dataLabelingJobs.create
projects.instructions.create
projects.datasets.image.label
projects.operations.get projects.locations.dataLabelingJobs.get
projects.operations.cancel projects.locations.dataLabelingJobs.cancel

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AI Platform Prediction: 호스팅된 TensorFlow 모델의 일괄 예측 작업 제출

AI Platform Prediction과 Vertex AI 제품 간의 차이점을 읽고 다음 표를 사용하여 API를 마이그레이션합니다.

단계 AI Platform Prediction Vertex AI
모델 학습 projects.jobs.create projects.locations.customJobs.create
projects.jobs.get projects.locations.customJobs.get
모델 배포 projects.models.create projects.locations.models.upload
projects.models.versions.create
일괄 예측 수행 projects.jobs.create projects.locations.batchPredictionJobs.create
projects.jobs.get projects.locations.batchPredictionJobs.get
온라인 예측 수행 projects.predict projects.locations.endpoints.create
projects.locations.endpoints.deployModel
projects.locations.endpoints.predict

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AI Platform Training: TensorFlow를 사용하여 초매개변수 미세 조정 학습 작업 제출

AI Platform Training과 Vertex AI 제품 간의 차이점을 읽고 다음 표를 사용하여 API를 마이그레이션합니다.

단계 AI Platform Training Vertex AI
모델 학습 projects.jobs.create projects.locations.hyperparameterTuningJobs.create
projects.jobs.get projects.locations.hyperparameterTuningJobs.get

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