Google AI 스튜디오의 간단한 사용법

 

 

 

Google AI 스튜디오(주로 Google Cloud Vertex AI를 의미함)는 Google Cloud 플랫폼에서 AI 및 머신러닝 모델을 개발, 학습, 배포하는 도구입니다. 간단한 사용법을 단계별로 설명해 드리겠습니다.

 

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Google AI 스튜디오 간단한 사용법

1. Google Cloud 계정 생성 및 설정

1. Google Cloud에 접속하여 계정을 생성합니다.
2. 무료 체험 크레딧(최대 $300)을 활용하여 초기 테스트 가능합니다.
3. 프로젝트를 생성하고 Vertex AI API를 활성화합니다.
   • Google Cloud Console > API 및 서비스 > API 라이브러리로 이동.
   • "Vertex AI"를 검색하고 활성화.

 

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2. 데이터 준비

1. 데이터 업로드:
   • Google Cloud Storage(GCS)를 사용하여 데이터를 업로드.
   • Google Cloud Storage에 접속하여 버킷(bucket)을 생성하고 데이터를 업로드합니다.
2. 데이터 형식 확인:
   • CSV, JSON, TFRecord 등의 포맷을 사용할 수 있습니다.
   • 데이터는 구조화된 형식(예: 테이블 데이터) 또는 비구조화된 형식(이미지, 텍스트 등)일 수 있습니다.

 

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3. 모델 생성

1. Vertex AI 스튜디오로 이동:
   • Vertex AI 대시보드에 접속합니다.
2. AutoML 사용 (비전, NLP, 구조적 데이터):
   • AutoML은 복잡한 모델 코딩 없이도 간단히 AI 모델을 생성할 수 있는 기능입니다.
   • "모델 만들기"를 클릭하고 다음 단계를 진행:
     • 데이터셋 선택: GCS에 업로드한 데이터를 연결.
     • 모델 유형 선택: 예측, 분류, 객체 감지 등.
     • 학습 실행: AutoML이 데이터를 분석하고 모델을 자동으로 학습.
3. 커스텀 모델 학습:
   • Jupyter Notebook 통합 기능을 통해 TensorFlow, PyTorch와 같은 라이브러리를 사용해 모델 코드를 작성할 수도 있습니다.
   • Notebook 실행 방법:
     • Vertex AI > Workbench > JupyterLab 열기.
     • 데이터를 로드하고 코딩을 시작.

 

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4. 모델 학습 및 평가

1. 학습 완료 후 모델 성능을 대시보드에서 확인:
   • 정확도, 손실(loss), F1 점수 등 주요 평가 지표를 제공합니다.
   • 시각화된 그래프로 모델의 학습 상태를 파악 가능.
2. 필요 시 하이퍼파라미터 튜닝:
   • AutoML은 일부 튜닝을 자동화하지만, 커스텀 모델의 경우 하이퍼파라미터를 수동으로 조정.

 

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5. 모델 배포

1. 엔드포인트 생성:
   • 학습된 모델을 Vertex AI에서 엔드포인트로 배포.
   • "배포" 버튼을 클릭하고 배포 위치(리전) 설정.
2. API로 호출:
   • 배포된 모델은 REST API를 통해 호출할 수 있습니다.
   • Vertex AI 대시보드에서 엔드포인트 URL과 인증 키를 확인.

 

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6. 모델 사용 및 관리

API 테스트:

1. • Postman이나 Python 스크립트를 사용해 배포된 모델에 요청을 보냅니다.
   • 예시(Python):

import requests endpoint = "https://your-endpoint-url"  headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"} payload = {"instances": [{"input_data": "sample_input"}]} response = requests.post(endpoint, json=payload, headers=headers)  print(response.json())

 

모니터링 및 업데이트:

• Vertex AI 대시보드에서 사용량, 응답 시간, 오류 등을 모니터링.
• 필요 시 새 데이터를 추가해 모델 재학습.

 

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추가 팁

• AutoML 활용: 데이터 과학 지식 없이도 간단히 모델을 생성하고 평가 가능.
• 커스텀 모델: 전문적인 모델링이 필요하면 Vertex AI Workbench에서 직접 코드를 작성.
• 확장성: Google Cloud의 강력한 연산 자원을 활용하여 대규모 모델도 처리 가능.

 

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Google AI 스튜디오는 직관적인 UI와 Google Cloud의 강력한 기능 덕분에 머신러닝 모델 개발 및 배포를 간소화합니다. 작은 프로젝트는 AutoML로 시작하고, 복잡한 요구사항이 있을 경우 커스텀 코딩을 활용하면 됩니다.