개요

모델 모니터링은 프로덕션 및 AI팀이 사전에 잠재적인 문제를 식별하여 비즈니스에 영향을 미치지 않도록 프로덕션의 ML 모델 성능을 면밀히 추적하는 것입니다.

프로덕션 트래픽이 학습 데이터와 다르거나 시간이 지남에 따라 크게 달라지면 모델이 생성하는 답변의 품질이 영향을 받을 수 있습니다. 이런 상황이 발생하면 고객 경험이나 수익원에 영향을 미치기 전에 문제를 예측할 수 있도록 자동으로 즉각적인 경고를 받고 싶을 것입니다.

목표

• Workbench 인스턴스 노트북 만들기
• 사전 학습 모델 배포
• 모델 모니터링 구성
• 일부 인위적인 트래픽 생성
• 모델 모니터링 특성에서 보고된 데이터 해석

Vertex AI는 두 가지 노트북 솔루션인 Workbench와 Colab Enterprise를 제공합니다.

Workbench

Vertex AI Workbench는 제어 및 맞춤설정을 우선시하는 프로젝트에 적합한 옵션입니다. 복잡한 종속 항목이 여러 파일에 걸쳐 있는 프로젝트에 적합합니다. 워크스테이션이나 노트북에서 클라우드로 전환하는 데이터 과학자에게도 적합한 옵션입니다.

Vertex AI Workbench 인스턴스에는 TensorFlow 및 PyTorch 프레임워크 지원을 포함하여 딥 러닝 패키지 모음이 사전 설치되어 있습니다.

설정 및 요건

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.

작업 1. 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 2. JupyterLab 인터페이스 내에서 과정 저장소 클론

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. JupyterLab 인터페이스 내에서 과정 저장소 클론

작업 3. Vertex AI 모델 모니터링

1. 노트북 인터페이스에서 training-data-analyst > courses > machine_learning > deepdive2 > machine_learning_in_the_enterprise > labs로 이동한 다음 model_monitoring_for_custom_model_batch_prediction_job.ipynb를 엽니다.

2. 커널을 선택할 수 있는 팝업이 나타납니다. 옵션에서 TensorFlow 2-11 (Local) 커널을 선택합니다.

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

4. 노트북에 있는 단계에 따라 진행하고 각 셀을 한 번에 하나씩 실행하여, 실행된 각 셀 아래에 나오는 결과를 확인합니다.

5. 필수 셀에서 PROJECT_ID와 REGION을 각각 Qwiklabs 프로젝트 ID와 제공된 리전으로 바꿔야 합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 모델 모니터링 작업 생성 및 실행

작업 4. 삭제

1. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴에서 Vertex AI > 일괄 예측을 클릭합니다.
2. 엔드포인트(예: bp_example)를 선택하고 더보기 메뉴()를 클릭한 다음 일괄 예측 작업 삭제를 클릭합니다.
3. 삭제를 클릭하여 배포 취소를 확인합니다.

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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