Google AI Studio에서 Vertex AI로 마이그레이션

Gemini API 애플리케이션이 발전함에 따라 생성형 AI 애플리케이션과 솔루션을 엔드 투 엔드로 빌드하고 배포하는 더 광범위한 플랫폼이 필요할 수 있습니다. Vertex AI는 개발자가 앱 개발 초기 단계부터 앱 배포, 앱 호스팅, 복잡한 데이터의 대규모 관리에 이르기까지 생성형 AI의 강력한 성능을 활용할 수 있도록 포괄적인 도구 생태계를 제공합니다.

Vertex AI를 사용하면 효율성과 안정성을 위해 AI 모델의 사용, 배포, 모니터링을 간소화하는 머신러닝 운영 (MLOps) 도구 모음에 액세스할 수 있습니다. 또한 데이터베이스, 개발 운영 (DevOps) 도구, 로깅, 모니터링, IAM과 통합하는 경우 생성형 AI 전체 수명 주기 관리에 대한 종합적인 접근이 가능합니다.

Gemini API 단독 사용과 Vertex AI 사용의 차이점

다음 표에는 사용 사례에 적합한 옵션을 결정하는 데 도움이 되도록 Gemini API와 Vertex AI의 주요 차이점이 요약되어 있습니다.

기능 Gemini API Vertex AI
엔드포인트 이름 generativelanguage.googleapis.com aiplatform.googleapis.com
가입 Google 계정 Google Cloud 계정 (약관 동의 및 결제 포함)
인증 API 키 Google Cloud 서비스 계정
사용자 인터페이스 Playground Google AI Studio Vertex AI Studio
API 및 SDK 서버 및 모바일/웹 클라이언트 SDK
  • 서버: Python, Node.js, Go, Dart, ABAP
  • 모바일/웹 클라이언트: Android(Kotlin/Java), Swift, 웹, Flutter
 서버 및 모바일/웹 클라이언트 SDK
  • 서버: Python, Node.js, Go, Java, ABAP
  • 모바일/웹 클라이언트 (Vertex AI in Firebase 사용): Android (Kotlin/Java), Swift, 웹, Flutter
API 및 SDK 무료 사용 예(해당하는 경우) 신규 사용자를 위한 $300 Google Cloud 크레딧
할당량(분당 요청) 모델 및 요금제에 따라 다름(자세한 정보 참고) 모델 및 지역에 따라 다름(세부정보 참고)
엔터프라이즈 지원 아니요
  • 고객 암호화 키
  • Virtual Private Cloud
  • 데이터 상주
  • 액세스 투명성
  • 애플리케이션 호스팅을 위한 확장 가능한 인프라
  • 데이터베이스 및 데이터 스토리지
MLOps 아니요 완전한 Vertex AI 기반 MLOps (예: 모델 평가, 모델 모니터링, Model Registry)

마이그레이션 단계

다음 섹션에서는 Gemini API 코드를 Vertex AI로 마이그레이션하는 데 필요한 단계를 설명합니다. 이 단계에서는 Google AI Studio의 프롬프트 데이터가 Google Drive에 저장되어 있다고 가정합니다.

Vertex AI로 마이그레이션할 때는 다음 사항을 고려하세요.

  • 기존 Google Cloud 프로젝트 (Gemini API 키를 생성하는 데 사용한 동일한 프로젝트)를 사용하거나 Google Cloud 프로젝트를 새로 만들 수 있습니다.
  • Gemini API와 Vertex AI 간에 지원되는 리전이 다를 수 있습니다. Google Cloud의 생성형 AI가 지원되는 리전 목록을 참고하세요.
  • Google AI Studio에서 만든 모든 모델은 Vertex AI에서 재학습을 거쳐야 합니다.

1. Vertex AI Studio로 프롬프트 마이그레이션

Google AI Studio 프롬프트 데이터는 Google Drive 폴더에 저장됩니다. 이 섹션에서는 Vertex AI Studio로 프롬프트를 마이그레이션하는 방법을 보여줍니다.

  1. Google 드라이브를 엽니다.
  2. 프롬프트가 저장된 AI_Studio 폴더로 이동합니다. Google Drive 내 프롬프트 저장 위치

  3. Google Drive의 프롬프트를 로컬 디렉터리로 다운로드합니다.

  4. Google Cloud 콘솔에서 Vertex AI Studio를 엽니다.

  5. Vertex AI 메뉴에서 최근 항목 > 모두 보기를 클릭하여 프롬프트 관리 메뉴를 엽니다.

  6. 프롬프트 가져오기를 클릭합니다.

  7. 프롬프트 파일 필드 옆에 있는 찾아보기를 클릭하고 로컬 디렉터리에서 프롬프트를 선택합니다.

    프롬프트를 일괄 업로드하려면 프롬프트를 하나의 JSON 파일로 수동으로 결합해야 합니다.

  8. 업로드를 클릭합니다.

2. Vertex AI Studio에 학습 데이터 업로드

학습 데이터를 Vertex AI로 마이그레이션하려면 데이터를 Cloud Storage 버킷에 업로드해야 합니다. 자세한 내용은 튜닝 소개 를 참고하세요.

3. 사용하지 않는 API 키 삭제

Gemini Developer API에 Gemini API 키를 더 이상 사용할 필요가 없으면 보안 권장사항에 따라 삭제합니다.

API 키를 삭제하는 방법은 다음과 같습니다.

  1. Google Cloud API 사용자 인증 정보 페이지를 엽니다.

  2. 삭제할 API 키를 찾아 작업 아이콘을 클릭합니다.

  3. API 키 삭제를 선택합니다.

  4. 사용자 인증 정보 삭제 모달에서 삭제를 선택합니다.

    API 키 삭제가 반영되기까지 몇 분 정도 걸립니다. 키 삭제가 완료되면 삭제된 API 키를 사용하는 모든 트래픽이 거부됩니다.

다음 단계