매개변수로 노트북 실행을 실행

매개변수로 노트북 실행을 실행

Vertex AI Workbench 관리형 노트북은 지원 중단되었습니다. 2025년 1월 30일에 관리형 노트북에 대한 지원이 종료되고 관리형 노트북 인스턴스를 만드는 기능이 삭제됩니다. 기존 인스턴스는 계속 작동하지만 패치, 업데이트, 업그레이드는 제공되지 않습니다. Vertex AI Workbench를 계속 사용하려면 관리형 노트북 인스턴스를 Vertex AI Workbench 인스턴스로 마이그레이션하는 것이 좋습니다.

Vertex AI Workbench 관리형 노트북 인스턴스를 통해 노트북 실행에서 매개변수 값을 사용하여 노트북 파일의 코드 실행 방식에 차이를 지정할 수 있습니다. 이 페이지에서는 매개변수를 사용하도록 노트북 파일을 설정하는 방법과 노트북 매개변수에 다른 값을 지정하는 실행을 실행하는 방법을 설명합니다.

매개변수를 사용하여 노트북 파일의 다양한 반복 실행

실행에서 노트북 매개변수 값을 사용하면 동일한 노트북 코드를 실행하면서 다음과 같은 차이를 지정할 수 있습니다.

• 사용할 다른 데이터 세트나 데이터 세트의 다른 샘플 크기를 지정합니다.

• 학습률 또는 옵티마이저 유형 등 다른 모델 구성을 지정합니다.

• 다른 모델을 실행하거나 동일 모델의 다른 버전을 실행합니다.

노트북 실행에서 매개변수를 사용하는 방법

매개변수를 사용해 노트북을 실행하는 프로세스는 두 가지 주요 단계로 구성됩니다.

1. 노트북 파일의 셀 중 하나에 parameters 태그를 추가합니다. 이는 기술 요구사항은 아니지만 이 셀에는 일반적으로 매개변수 변수에 값을 할당하는 코드가 포함됩니다. 실행에서 다른 매개변수 값을 할당하지 않으면 실행에서 노트북 파일의 매개변수 값을 기본값으로 사용합니다.

2. 매개변수의 새 값이 포함된 노트북 파일 실행을 만듭니다. 매개변수 및 매개변수 값의 형식으로 parameter1=value1,parameter2=value2 패턴을 사용합니다. 이 형식에는 매개변수-값 쌍 사이에 쉼표가 있어야 하며 공백과 따옴표가 없어야 합니다. 실행이 실행되면 실행자가 셀을 매개변수 값을 업데이트하는 노트북에 추가합니다. 이는 parameters 태그가 지정된 셀 바로 뒤에 나옵니다.

시작하기 전에

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2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the Notebooks and Vertex AI APIs.

   Enable the APIs

5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

7. Enable the Notebooks and Vertex AI APIs.

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8. 아직 관리형 노트북 인스턴스를 만들지 않은 경우 관리형 노트북 인스턴스를 만듭니다.

필요한 역할

인스턴스의 서비스 계정에 Vertex AI Workbench 실행자와 상호작용하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 관리자에게 인스턴스의 서비스 계정에 프로젝트에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

• 노트북 뷰어(roles/notebooks.viewer)
• Vertex AI 사용자(roles/aiplatform.user)
• 스토리지 관리자(roles/storage.admin)

역할 부여에 대한 자세한 내용은 액세스 관리를 참조하세요.

관리자는 커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 통해 인스턴스의 서비스 계정에 필요한 권한을 부여할 수도 있습니다.

JupyterLab 열기

JupyterLab을 열고 실행할 노트북 파일을 준비하려면 다음 단계를 완료하세요.

1. JupyterLab 열기

2. 노트북(ipynb) 파일을 업로드하거나 기존 파일을 열거나 새 노트북 파일을 열고 새 노트북에 실행할 코드를 추가합니다.

3. 노트북 파일의 코드가 실행자 사용 요구사항을 충족하는지 확인합니다.

노트북 셀에 parameters 태그 추가

1. 관리형 노트북 인스턴스의 JupyterLab 사용자 인터페이스에서 실행할 노트북 파일을 엽니다.

2. 매개변수 변수에 값을 할당하는 셀 하나에 코드를 작성합니다. 실행에서 다른 매개변수 값을 할당하지 않으면 노트북 파일에서 이 값을 사용합니다.

3. 매개변수 셀이 여전히 선택되어 있는지 확인한 후 오른쪽 사이드바에서  속성 검사기를 클릭합니다.

4. 속성 검사기의 셀 태그 섹션에서 태그 추가를 클릭하고 parameters를 입력한 후 Enter를 누릅니다.

   참고: 둘 이상의 셀을 parameters로 태그하면 실행자가 parameters 태그를 사용하는 첫 번째 셀 바로 뒤에 매개변수 셀을 하나만 추가합니다.

실행의 매개변수 값 제공

1. 관리형 노트북 인스턴스의 JupyterLab 사용자 인터페이스에서  실행자 버튼을 클릭합니다.

2. 실행자에게 노트북 제출 대화상자에서 실행 이름 필드에 실행 이름을 입력합니다.

3. 머신 유형 및 가속기 유형을 선택합니다.

4. 환경을 선택합니다.

5. 유형 필드에서 일회성 실행을 선택하거나 일정 기반 반복 실행을 선택하고 실행 예약 대화상자를 완료합니다.

6. 고급 옵션에서 노트북을 실행할 리전을 선택합니다.

7. Cloud Storage 버킷 필드에서 사용 가능한 Cloud Storage 버킷을 선택하거나 새 버킷의 이름을 입력하고 만들기 및 선택을 클릭합니다. 실행자는 이 Cloud Storage 버킷에 노트북 출력을 저장합니다.

8. 노트북 매개변수화 섹션의 입력 매개변수 텍스트 상자에서 쉼표로 구분된 노트북 매개변수를 추가합니다(예: optimizer=SGD,learning_rate=0.01). 이 형식에는 공백과 따옴표가 없어야 합니다.

9. 나머지 실행을 구성한 후 제출을 클릭합니다.

노트북

보다 포괄적인 워크플로의 일부로 노트북 실행에서 매개변수를 사용하는 방법의 예시를 보려면 다음 환경 중 하나에서 'Train a multi-class classification model for ads-targeting' Jupyter 노트북을 실행하세요.

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

다음 단계

• 실행자에서 노트북 코드를 실행하는 방법 자세히 알아보기