Hello 텍스트 데이터: AutoML 텍스트 분류 모델 학습

2024년 9월 15일부터는 Vertex AI Gemini 프롬프트로 이동하고 조정해야만 분류, 항목 추출, 감정 분석 목표를 맞춤설정할 수 있습니다. 텍스트 분류, 항목 추출, 감정 분석 목표용 Vertex AI AutoML 모델 학습 또는 업데이트를 더 이상 사용할 수 없습니다. 2025년 6월 15일까지 기존 Vertex AI AutoML Text 모델을 계속 사용할 수 있습니다. Gemini가 개선된 프롬프트 기능을 통해 향상된 사용자 환경을 제공하는 방법에 대한 자세한 내용은 Gemini의 모델 조정 개요를 참조하세요.

자세한 내용은 다음 환경 중 하나에서 'AutoML 텍스트 분류 모델 만들기, 학습, 배포' Jupyter 노트북을 실행하세요.

Colab에서 열기 | Colab Enterprise에서 열기 | Vertex AI Workbench 사용자 관리형 노트북에서 열기 | GitHub에서 보기

Vertex AI 콘솔을 사용하여 AutoML 텍스트 분류 모델을 학습시킵니다. 데이터 세트를 만들고 데이터를 가져온 후에 Vertex AI 콘솔을 사용하여 모델 학습을 시작합니다.

이 튜토리얼은 여러 페이지로 이루어져 있습니다.

1. 프로젝트 및 환경 설정

2. 텍스트 분류 데이터 세트 만들기

3. AutoML 텍스트 분류 모델 학습

4. 엔드포인트에 모델을 배포하고 예측 전송

5. 프로젝트 삭제

각 페이지에서는 이 튜토리얼의 이전 페이지에서 안내를 이미 수행했다고 가정합니다.

AutoML 모델 학습

1. Google Cloud 콘솔에서 Model Registry 페이지로 이동합니다.

   Model Registry 페이지로 이동

2. 리전에서 us-central1(아이오와)을 선택합니다.

3. 만들기를 선택하여 새 모델 학습 창을 엽니다.

4. 새 모델 학습 창에서 다음 단계를 완료합니다.

   1. 계속을 클릭합니다.

   2. 학습 시작을 클릭합니다.

학습에는 몇 시간 정도 걸립니다. 모델 학습이 완료되면 이메일 알림이 전송됩니다.

다음 단계

이 튜토리얼의 다음 페이지에 따라 학습된 AutoML 모델을 엔드포인트에 배포하고 예측을 위해 문서를 모델에 보냅니다.