관리형 노트북 인스턴스에서 모델 개발
이 페이지에서는 Vertex AI Workbench 관리형 노트북에서 머신러닝(ML) 모델을 개발하는 일반적인 방법을 설명합니다. ML 모델 개발, Vertex AI 커스텀 학습, BigQuery ML에 일반적으로 사용되는 사전 설치된 Python 패키지를 사용할 수 있습니다.
일반적인 Python 패키지
기본적으로 관리형 노트북 인스턴스에는 모델 개발에 일반적으로 사용되는 Python 패키지가 사전 설치되어 있습니다. 이 패키지를 노트북 파일로 가져오면 사용할 수 있습니다.
Vertex AI 커스텀 학습
Vertex AI 커스텀 학습을 사용하여 관리형 노트북 인스턴스 내에서 모델을 만들고 학습시킬 수 있습니다.
인스턴스에 Vertex AI 클라이언트 라이브러리 중 하나를 설치하거나 Vertex AI API를 사용하여 Jupyter 노트북 파일에서 API 요청을 보냅니다.
BigQuery ML
BigQuery ML을 사용하면 관리형 노트북 인스턴스 내에서 BigQuery 데이터를 사용하는 모델을 학습시킬 수 있습니다. 예를 들어 BigQuery용 Python 클라이언트를 사용하여 노트북 파일에서 SQL 명령어를 전송하여 모델을 만든 다음 모델을 사용하여 일괄 예측을 가져올 수 있습니다.
BigQuery ML은 BigQuery 연산 엔진을 활용하므로 일괄 예측이나 모델 학습에 필요한 컴퓨팅 리소스를 배포할 필요가 없습니다. 그러면 학습, 평가, 예측을 설정하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다.
다음 단계
Vertex AI 커스텀 학습에 대한 자세한 내용은 커스텀 학습 서비스 이해를 참조하세요.
BigQuery ML에 대한 자세한 내용은 BigQuery ML이란 무엇인가요?를 참조하세요.