Gemini는 Google에서 개발한 생성형 AI 모델 제품군으로, 멀티모달 사용 사례를 위해 설계되었습니다. 이전에 Vertex AI에서 Gemini 모델을 사용한 적이 없는 경우 생성형 AI 소개를 참조하세요.
Gemini의 주요 이점은 다음과 같습니다.
향상된 성능: Gemini Flash 1.5와 같은 최신 대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 태스크에 대해 AutoML 텍스트 모델보다 높은 이해도를 보입니다. 자세한 내용은 Gemini팀에서 공개적으로 제공하는 기술 보고서를 참조하세요.
유연성: Gemini는 프롬프트(빠른 조정)와 미세 조정(심층적인 맞춤설정)을 모두 지원하여 다양한 프로젝트 요구사항을 충족합니다.
이러한 유연성 덕분에 프롬프트를 사용하여 신속하게 프로토타입을 제작하고 테스트 및 배포할 수 있으며, 특정 태스크에서 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 Gemini 모델 가중치를 미세 조정할 수도 있습니다. Vertex AI는 콘솔 기반 미세 조정과 프로그래매틱 제어를 위한 SDK 및 API 옵션을 모두 제공합니다.
다목적 및 멀티모달 기능: Gemini는 텍스트, 이미지, 기타 형식을 처리하는 기능을 제공합니다. 따라서 다양한 태스크에서 단일 형식과 모델을 일관되게 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 다양한 애플리케이션에 맞게 프로세스를 쉽게 조정할 수 있어 개발 작업을 간소화하고 가속화할 수 있습니다.
Gemini는 AutoML 텍스트에서 사용할 수 있는 대부분의 기능을 지원합니다.
그러나 차이점이 있으며 클라이언트 라이브러리는 클라이언트 통합 하위 호환성을 지원하지 않습니다. 즉, Gemini 기능을 활용하려면 리소스 마이그레이션을 계획해야 합니다.
새 프로젝트를 계획 중이라면 Gemini로 코드, 작업, 데이터 세트, 모델을 빌드해야 합니다. 이렇게 하면 새로운 기능 및 서비스 개선 사항이 제공될 때 이를 활용할 수 있습니다.
Gemini로 마이그레이션하는 경우 권장되는 단계
다음 권장 단계에 따라 기존 코드, 작업, 데이터 세트, 모델을 AutoML 텍스트에서 Gemini로 업데이트합니다.
AutoML 텍스트에 액세스할 수 있는 Google Cloud 프로젝트, 코드, 작업, 데이터 세트, 모델, 사용자의 인벤토리를 작성합니다. 이 정보를 사용하여 마이그레이션할 리소스를 결정하고 마이그레이션된 리소스에 대해 올바른 사용자에게 액세스 권한이 부여되는지 확인합니다.
마이그레이션은 무료입니다. 마이그레이션 후에도 2025년 6월에 서비스가 종료될 때까지 기존 리소스를 AutoML 텍스트에서 계속 사용할 수 있습니다. 불필요한 비용이 발생하지 않도록 객체가 성공적으로 마이그레이션되었는지 확인했으면 기존 리소스를 종료하거나 삭제하세요.
Gemini 가격과 AutoML 텍스트 가격 비교
Gemini 가격은 일반적으로 AutoML 텍스트의 동일한 태스크 가격보다 더 저렴합니다. Gemini 가격은 모델을 프롬프트 엔지니어링 전용으로 사용 중인지, 미세 조정 전용으로 사용 중인지, 아니면 둘을 조합하여 사용 중인지에 따라 결정됩니다. 자세한 내용을 보려면 AutoML 텍스트 가격과 Gemini 가격을 비교해 보세요.
항목 추출 모델의 경우 출력이 완전한 구조화된 데이터이므로 모델 서빙 출력이 더 높을 수 있다는 점을 고려하세요.
AutoML 텍스트 API 사용 식별
AutoML API가 사용되는 애플리케이션은 물론 여기에 사용되는 메서드도 확인할 수 있습니다. 이 정보를 사용해서 이러한 API 호출을 Gemini로 마이그레이션할지 여부를 결정할 수 있습니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2024-11-21(UTC)"],[],[],null,["# Migrate to Gemini from AutoML text\n\nGemini is a family of generative AI models developed by Google that is\ndesigned for multimodal use cases. If you haven't used Gemini models on\nVertex AI before, see the [Generative AI\nintroduction](/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/overview).\n\nKey advantages of Gemini include the following:\n\n- **Enhanced performance** : The latest large language models (LLMs), such as\n Gemini Flash 1.5, demonstrate better understanding across a range of\n natural language tasks than the AutoML text model. For\n more information, see the publicly available [technical\n report](https://arxiv.org/pdf/2403.05530) from the Gemini team.\n\n- **Flexibility**: Gemini allows for both prompting (quick adaptation)\n and fine-tuning (deeper customization), catering to different project needs.\n This flexibility allows for rapid prototyping, testing, and deployment using\n prompting, with the option to fine-tune the Gemini model weights for\n optimal performance on specific tasks. Vertex AI offers both\n console-based fine-tuning and SDK and API options for programmatic control.\n\n- **Multipurpose and multimodal capabilities**: Gemini offers the\n ability to process text, images, and other modalities. This approach enables consistent use of a single format and model across various tasks. This flexibility allows the process to be easily adapted for different applications, streamlining and accelerating development efforts.\n\nGemini supports most features available in AutoML text.\nHowever, there are\n[differences](/vertex-ai/docs/start/automl-gemini-comparison), and the client\nlibraries don't support client integration backward compatibility. In other\nwords, you must plan to migrate your resources to benefit from Gemini\nfeatures.\n\nIf you are planning a new project, you should build your code, job, dataset, or\nmodel with Gemini. This lets you take advantage of the new features and\nservice improvements as they become available.\n\nRecommended steps for migrating to Gemini\n-----------------------------------------\n\n| **Note:** AutoML Text is no longer supported.\n\nUse the following recommended steps to update your existing code,\njobs, datasets, and models from AutoML text to Gemini.\n\n1. Read about the major differences between Gemini\n and AutoML text at\n [Gemini for AutoML text\n users](/vertex-ai/docs/start/automl-gemini-comparison).\n\n2. Review any potential changes in pricing (see\n [Gemini migration pricing](#compare-legacy)).\n\n3. Take inventory of your Google Cloud projects, code, jobs,\n datasets, models, and users with access to AutoML text. Use\n this information to determine which resources to migrate\n and ensure that the correct users have access to the migrated\n resources.\n\n4. Review any [changes to IAM roles](#changes-to-iam-roles), and then\n update service accounts and authentication for your resources.\n\n5. Migrate your resources using either of these two methods:\n\n - [Prompting](/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini-tuning#gemini-prompts)\n\n - [Fine-tuning](/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini-tuning#fine-tuning-gemini)\n\n6. View the [locations](/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/locations)\n available for Gemini.\n\n7. [Identify usage of\n AutoML text APIs](#identifying-api-usage) to help determine\n which of your applications use them\n and to identify the method calls that you want to migrate.\n\n8. Update your applications and workflows to use Gemini.\n\n9. Plan your request quota monitoring. See [Quotas and\n limits](/vertex-ai/generative-ai/docs/quotas).\n\nGemini migration pricing\n------------------------\n\nMigration is free. After migration, legacy resources are still available to use\nin AutoML text until the service shuts down in June 2025. To avoid\nunnecessary costs, shut down or delete legacy resources after you have verified\nthat your objects have migrated successfully.\n\nGemini pricing compared to AutoML text pricing\n----------------------------------------------\n\nGemini pricing is generally cheaper compared to equivalent tasks in\nAutoML text. Gemini pricing is determined by whether you're\nusing the model for prompt engineering only, fine-tuning only, or a combination\nof both. For more information, you can compare [AutoML text\npricing](/vertex-ai/pricing#automl_models) with [Gemini\npricing](/vertex-ai/generative-ai/pricing).\n\nFor entity extraction models, consider that the model serving output may be higher as the output is the complete structured data.\n\nIdentify usage of AutoML text APIs\n----------------------------------\n\nYou can determine which of your applications use\nAutoML APIs, as well as\nwhich methods they are using. Use this information to help determine whether\nthese API calls need to be migrated to\nGemini:\n\n- For each of your projects, go to the [APIs \\&\n Services Dashboard](https://console.cloud.google.com/apis/dashboard)\n to see a list of\n which products' API the project uses. To learn more, see\n [Monitoring API usage](/apis/docs/monitoring).\n\n- If enabled, you can check the audit logs created by\n [AutoML text](/vertex-ai/docs/general/audit-logging)\n as part of [Cloud Audit Logs](/logging/docs/audit).\n\n- To see usage of specific AutoML text methods,\n go to the [AutoML text Metrics\n page](https://console.cloud.google.com/apis/api/aiplatform.googleapis.com/metrics).\n\nManage changes to IAM roles and permissions\n-------------------------------------------\n\nVertex AI provides the following Identity and Access Management (IAM) roles:\n\n- `aiplatform.admin`\n- `aiplatform.user`\n- `aiplatform.viewer`\n\nUsing Vertex AI datasets is no longer required. Data for fine-tuning in\nGemini can only be stored in Cloud Storage.\n\nFor more information on IAM roles, see [Access\ncontrol](/vertex-ai/docs/general/access-control).\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Read [Introduction to tuning](/vertex-ai/docs/start/migrating-applications)\n in Gemini.\n\n- See [Gemini for AutoML text users](/vertex-ai/docs/start/automl-gemini-comparison) for a comparison of Gemini and AutoML text."]]