개요

이 실습에서는 아기 체중을 예측하기 위해 머신러닝 모델을 학습시키고, 평가하고, 배포합니다.

학습 내용

이 실습에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.

• Vertex AI Workbench 인스턴스 실행
• BigQuery 데이터 세트 및 GCS 버킷 만들기
• BigQuery에서 GCS의 CSV로 내보내기
• Cloud AI Platform에서 학습
• 학습된 모델 배포

실습 설정

실습 시작하기

각 실습에서는 정해진 기간 동안 새 Google Cloud 프로젝트와 리소스 집합이 무료로 제공됩니다.

1. 시크릿 창을 사용하여 Qwiklabs에 로그인합니다.

2. 실습 사용 가능 시간(예: 1:15:00)을 참고하여 해당 시간 내에 완료합니다.
   일시중지 기능은 없습니다. 필요한 경우 다시 시작할 수 있지만 처음부터 시작해야 합니다.

3. 준비가 되면 실습 시작을 클릭합니다.

4. 실습 사용자 인증 정보(사용자 이름 및 비밀번호)를 기록해 두세요. Google Cloud Console에 로그인합니다.

5. Google Console 열기를 클릭합니다.

6. 다른 계정 사용을 클릭한 다음, 안내 메시지에 이 실습에 대한 사용자 인증 정보를 복사하여 붙여넣습니다.
   다른 사용자 인증 정보를 사용하는 경우 오류가 발생하거나 요금이 부과됩니다.

7. 약관에 동의하고 리소스 복구 페이지를 건너뜁니다.

AI Platform Training & Prediction API 사용 설정

1. API 라이브러리에서 'AI Platform Training & Prediction API'를 검색하고 AI Platform Training & Prediction API 카드를 클릭합니다.

2. 사용 설정을 클릭하여 API를 활성화합니다. 관리가 표시되면 API가 이미 활성화된 것입니다.

작업 1. 스토리지 버킷 만들기

1. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴()에서 Cloud Storage를 클릭합니다.

2. + 만들기를 클릭합니다.

3. 버킷의 고유한 이름을 입력합니다(예: 프로젝트 ID).

4. 만들기를 클릭합니다.

5. '공개 액세스가 차단됨' 팝업에서 이 버킷에 공개 액세스 방지 적용을 확인합니다.

작업 2. Vertex AI Workbench 인스턴스 실행

1. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴()에서 Vertex AI를 선택합니다.

2. 모든 권장 API 사용 설정을 클릭합니다.

3. 탐색 메뉴에서 Workbench를 클릭합니다.

   Workbench 페이지 상단에서 인스턴스 뷰에 있는지 확인합니다.

4. 새로 만들기를 클릭합니다.

5. 인스턴스를 구성합니다.

   • 이름: lab-workbench
   • 리전: 리전을 (으)로 설정합니다.
   • 영역: 영역을 (으)로 설정합니다.
   • 고급 옵션(선택사항): 필요한 경우 '고급 옵션'을 클릭하여 추가로 맞춤설정(예: 머신 유형, 디스크 크기)할 수 있습니다.

6. 만들기를 클릭합니다.

인스턴스를 만드는 데 몇 분 정도 걸립니다. 준비되면 이름 옆에 녹색 체크표시가 나타납니다.

7. 인스턴스 이름 옆에 있는 JupyterLab 열기를 클릭하여 JupyterLab 인터페이스를 실행합니다. 그러면 브라우저에서 새 탭이 열립니다.

8. Python 3 아이콘을 클릭하여 새로운 Python 노트북을 실행합니다.

9. 메뉴 바에서 Untitled.ipynb 파일을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 후 Rename Notebook(노트북 이름 변경)을 선택하여 적합한 이름을 지정합니다.

환경이 설정되었습니다. 이제 Vertex AI Workbench 노트북 작업을 시작할 준비가 되었습니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Vertex AI Workbench 인스턴스 실행

작업 3. Vertex AI Workbench 인스턴스 내에서 과정 저장소 클론하기

GitHub 저장소에는 과정의 실습 파일과 솔루션 파일이 모두 들어 있습니다.

1. 노트북의 첫 번째 셀에서 다음 코드를 복사하고 실행하여 training-data-analyst 저장소를 클론합니다.

!git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst

2. 저장소가 클론되었는지 확인합니다. training-data-analyst 디렉터리를 더블클릭하고 디렉터리의 콘텐츠를 볼 수 있는지 확인합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Vertex AI Workbench 인스턴스 내에서 과정 저장소 클론하기

작업 4. Vertex AI Platform을 사용한 정형 데이터 예측

1. 노트북 인터페이스에서 training-data-analyst > courses > machine_learning > deepdive2 > production_ml > babyweight로 이동한 다음 train_deploy.ipynb를 엽니다.

2. 커널 선택 대화상자에서 사용 가능한 커널 목록 중 Python 3을 선택합니다.

3. 메뉴에서 Edit(수정) > Clear All Outputs(모든 출력 지우기)를 클릭합니다.

4. 설명을 읽고 노트북의 각 셀에서 Shift + Enter 키(또는 실행 )를 클릭합니다.

작업 5. 학습한 내용 테스트

퀴즈를 통해 Google Cloud Platform에 대해 얼마나 알고 있는지 테스트해 보세요.

수고하셨습니다.

Vertex AI Notebooks에서 머신러닝 모델을 학습시키고 평가하며 배포하는 방법을 배웠습니다.

실습 종료

실습을 완료하면 실습 종료를 클릭합니다. Qwiklabs에서 사용된 리소스를 자동으로 삭제하고 계정을 지웁니다.

실습 경험을 평가할 수 있습니다. 해당하는 별표 수를 선택하고 의견을 입력한 후 제출을 클릭합니다.

별점의 의미는 다음과 같습니다.

• 별표 1개 = 매우 불만족
• 별표 2개 = 불만족
• 별표 3개 = 중간
• 별표 4개 = 만족
• 별표 5개 = 매우 만족

의견을 제공하고 싶지 않다면 대화상자를 닫으면 됩니다.

의견이나 제안 또는 수정할 사항이 있다면 지원 탭을 사용하세요.

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