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개요

Vertex AI는 예측 및 생성형 AI 기능을 모두 제공하는 포괄적인 머신러닝 개발 플랫폼입니다. 여기에서 예측에 사용할 머신러닝 모델을 학습, 평가, 배포할 수 있습니다. 이 플랫폼을 활용해 생성형 AI 모델을 탐색, 조정, 제공하여 콘텐츠를 생성할 수도 있습니다.

Vertex AI Studio를 사용하면 생성형 AI 모델을 신속하게 테스트하고 커스텀하여 애플리케이션에서 활용할 수 있습니다. 머신러닝에 관한 배경지식이 없더라도 쉽게 생성형 AI를 시작할 수 있는 UI(사용자 인터페이스) 및 코딩 예시를 비롯한 다양한 도구와 리소스가 제공됩니다.

이 실습에서는 최첨단 생성형 AI 모델의 잠재력을 활용할 수 있는 Vertex AI Studio를 안내합니다. Gemini 멀티모달을 살펴보고 이를 사용하여 Google Cloud 콘솔에서 바로 이미지를 분석하고 프롬프트를 설계하고 대화를 생성합니다. API나 Python SDK가 필요 없으며 직관적인 사용자 인터페이스를 통해 모든 기능에 액세스할 수 있습니다.

목표

이번 실습에서는 다음 작업을 수행합니다.

• Gemini 멀티모달로 이미지 분석
• 멀티모달 기능 탐색
• 자유 형식 및 구조화 모드로 프롬프트 설계
• 대화 생성

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머에는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지 표시됩니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 직접 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학생 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간---실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없습니다.

참고: 계정에 추가 요금이 발생하지 않도록 하려면 개인용 Google Cloud 계정이나 프로젝트가 이미 있어도 이 실습에서는 사용하지 마세요.

실습을 시작하고 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 방법

1. 실습 시작 버튼을 클릭합니다. 실습 비용을 결제해야 하는 경우 결제 수단을 선택할 수 있는 팝업이 열립니다. 왼쪽에는 다음과 같은 항목이 포함된 실습 세부정보 패널이 있습니다.

   • Google 콘솔 열기 버튼
   • 남은 시간
   • 이 실습에 사용해야 하는 임시 사용자 인증 정보
   • 필요한 경우 실습 진행을 위한 기타 정보

2. Google 콘솔 열기를 클릭합니다. 실습에서 리소스가 가동된 후 로그인 페이지가 표시된 다른 탭이 열립니다.

   팁: 두 개의 탭을 각각 별도의 창으로 나란히 정렬하세요.

   참고: 계정 선택 대화상자가 표시되면 다른 계정 사용을 클릭합니다.

3. 필요한 경우 실습 세부정보 패널에서 사용자 이름을 복사하여 로그인 대화상자에 붙여넣습니다. 다음을 클릭합니다.

4. 실습 세부정보 패널에서 비밀번호를 복사하여 시작 대화상자에 붙여넣습니다. 다음을 클릭합니다.

   중요: 왼쪽 패널에 표시된 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. Google Cloud Skills Boost 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. 참고: 이 실습에 자신의 Google Cloud 계정을 사용하면 추가 요금이 발생할 수 있습니다.

5. 이후에 표시되는 페이지를 클릭하여 넘깁니다.

   • 이용약관에 동의합니다.
   • 임시 계정이므로 복구 옵션이나 2단계 인증을 추가하지 않습니다.
   • 무료 평가판을 신청하지 않습니다.

잠시 후 Cloud 콘솔이 이 탭에서 열립니다.

참고: 왼쪽 상단에 있는 탐색 메뉴를 클릭하면 Google Cloud 제품 및 서비스 목록이 있는 메뉴를 볼 수 있습니다.

Vertex AI API 사용 설정

1. Google Cloud 콘솔의 상단 검색창에 Vertex AI API를 입력합니다.

2. Marketplace 및 API에서 Vertex AI API의 결과를 클릭합니다.

3. 사용 설정을 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

Vertex AI API 사용 설정

작업 1. Gemini 멀티모달로 이미지 분석

1. Google Cloud 콘솔에서 탐색 메뉴() > 인공지능 > Vertex AI > Vertex AI Studio > 개요로 이동합니다.

참고: 탐색 메뉴에 Vertex AI가 표시되지 않으면 제품 더보기 드롭다운을 클릭합니다.

멀티모달, 언어, 비전, 음성 네 가지 기능이 표시됩니다. 이 실습에서는 처음 두 가지에 중점을 둡니다.

2. Gemini 기반 멀티모달에서 Gemini 사용해 보기를 클릭합니다.

참고: 이 UI에는 세 가지 기본 섹션이 있습니다.

프롬프트(상단에 위치): 여기에서 멀티모달 기능을 활용하는 작업을 만들 수 있습니다.

구성(오른쪽에 위치): 이 섹션에서는 모델을 선택하고 파라미터를 구성하고 해당 코드를 가져올 수 있습니다.

응답(하단에 위치): 이 섹션에는 작업 결과가 표시됩니다.

3. 프롬프트의 이름을 이미지 분석으로 지정합니다.

4. 샘플 이미지를 다운로드합니다. 일정표 이미지를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 다음 데스크톱에 저장합니다.

5. 이미지의 제목을 생성합니다. 오른쪽 상단의 미디어 삽입 > 컴퓨터에서 업로드를 클릭하여 일정표 이미지를 업로드합니다. 미디어는 이미지 또는 동영상일 수 있습니다. 다음을 복사하고 제출을 클릭합니다.

Title the image.

아니면 다음과 같이 구체적으로 지정할 수도 있습니다.

Title the image in 3 words.

제목이 마음에 드나요? 프롬프트를 수정하여 다른 결과가 나오는지 확인해 보세요.

6. 이미지를 설명합니다. 이전 프롬프트를 다음으로 바꾸고 제출을 클릭합니다.

Describe the image in detail.

7. 파라미터를 조정합니다. 왼쪽(0)에서 오른쪽(1)으로 스크롤하여 강도를 조절합니다. 프롬프트를 다시 제출하여 이전 결과와 비교해 결과가 다른지 관찰합니다.

참고: 강도는 토큰 선택의 무작위성 수준을 제어합니다. 낮은 강도는 참 또는 정답이 예상되는 프롬프트에 적합하며, 강도가 높을수록 보다 다양하거나 예기치 않은 결과가 발생할 수 있습니다. 강도가 0이면 확률이 가장 높은 토큰이 항상 선택됩니다.

8. 이미지에서 텍스트를 추출합니다. 이전 프롬프트를 다음으로 바꿉니다.

Read the text in the image.

또한 출력 형식을 목록으로 지정하려면 이전 프롬프트를 다음과 같이 바꿉니다.

Parse the time and city in this image into a list with two columns: time and city.

여러분 차례입니다. 다양한 프롬프트를 사용해 보세요. 결과는 이전과 무엇이 다른가요?

9. 이미지에 있는 정보를 분석합니다. 이전 프롬프트를 다음으로 바꿉니다.

Calculate the percentage of the flights to different continents.

결과가 마음에 드나요? 다양한 작업에 여러 프롬프트를 사용해 보는 것을 적극 권장합니다. 또한 다양한 강도 설정으로 실험하여 결과의 변화를 관찰하는 것이 좋습니다.

10. 프롬프트를 저장합니다. 프롬프트 설계를 완료하면 오른쪽 상단의 저장을 클릭하여 프롬프트를 저장한 다음 저장을 확인합니다. 저장된 프롬프트를 찾으려면 멀티모달 > 내 프롬프트로 이동합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

이미지의 콘텐츠 추출

작업 2. 멀티모달 기능 탐색

Gemini 멀티모달은 이미지 및 텍스트 외에도 동영상 입력을 허용하고 출력으로 텍스트를 생성할 수 있습니다. 짧은 동영상을 업로드하고 다양한 프롬프트로 직접 실험해 보세요. 샘플 동영상의 경우 gs://spls/gsp154/video/train.mp4(미리보기)를 사용할 수 있습니다.

Gemini 기반 멀티모달은 이미지로 이야기 작성, 동영상 분석, 멀티미디어 광고 생성 등 다양한 기능을 제공합니다. 멀티모달 > 샘플 프롬프트를 클릭하여 다양한 멀티모달 사용 사례를 살펴봅니다. 자세한 내용은 멀티모달 프롬프트 설계를 참조하세요.

작업 3. 자유 형식 및 구조화 모드로 프롬프트 설계

1. Vertex AI 메뉴의 Vertex AI Studio > 개요 페이지에서 Gemini 기반 언어 열기를 클릭합니다.

프롬프트 만들기

프롬프트 만들기에서는 코드 생성을 포함하여 비즈니스 사용 사례와 관련된 태스크를 위한 프롬프트를 설계할 수 있습니다.

아래 이미지에 표시된 것과 같은 텍스트 프롬프트 버튼을 클릭합니다. UI가 이 스크린샷과 약간 다를 수 있습니다.

페이지 오른쪽에 있는 ? 버튼에 마우스를 가져가거나 클릭하면 각 필드와 강도 및 토큰 한도 등의 파라미터에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

프롬프트 설계

질문 등 원하는 입력 텍스트를 모델에 제공할 수 있습니다. 그러면 프롬프트를 구성한 방식에 따라 모델이 응답을 제공합니다. 모델로부터 원하는 응답을 받기 위한 최적의 입력 텍스트(프롬프트)를 파악하고 설계하는 과정을 프롬프트 설계라고 부릅니다.

프롬프트를 설계하는 최고의 방법이란 아직 존재하지 않습니다. 하지만 모델의 응답을 형성하기 위해 사용할 수 있는 세 가지 방법이 있습니다.

• 제로샷 프롬프팅 - LLM에 작업을 설명하는 프롬프트만 제공하고 추가 데이터는 제공하지 않는 방법입니다. 예를 들어 LLM이 질문에 응답하도록 하려면 '프롬프트 설계란 무엇인가요?'라고 묻기만 하면 됩니다.
• 원샷 프롬프팅 - LLM에 특정 작업 수행을 요청할 때 관련 예시를 하나만 제공하는 방법입니다. 예를 들어 LLM이 시를 쓰도록 하려면 시 한 편을 예시로 제공할 수 있습니다.
• 퓨샷 프롬프팅 - LLM에 특정 작업 수행을 요청할 때 몇 가지 예시를 제공하는 방법입니다. 예를 들어 LLM이 뉴스 기사를 작성하도록 하려면 읽을 수 있는 뉴스 기사 몇 건을 제공하면 됩니다.

자유 형식 및 구조화 탭이 보일 것입니다. 프롬프트를 설계할 때 이 두 가지 모드를 사용할 수 있습니다.

• 자유 형식 - 이 모드를 사용하면 프롬프트를 자유롭고 쉽게 설계할 수 있습니다. 추가 예시가 없는 소규모 실험용 프롬프트에 적합합니다. 이 모드를 사용해 제로샷 프롬프팅을 살펴볼 것입니다.
• 구조화 - 이 모드는 프롬프트를 쉽게 설계할 수 있는 템플릿을 제공합니다. 프롬프트에 컨텍스트와 여러 예시를 추가할 수 있습니다. 이후 살펴볼 원샷 및 퓨샷 프롬프팅 방법에 특히 유용한 모드입니다.

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자유 형식 모드

자유 형식 모드에서 제로샷 프롬프팅을 진행해 보겠습니다.

1. 다음을 프롬프트 입력 필드에 복사합니다. 현재의 기본 모델 설정인 gemini-1.0-pro-002를 유지합니다. 참고: 모델 이름은 새 모델이 출시됨에 따라 변경될 수 있습니다.

What is a prompt gallery?

2. 페이지 오른쪽에 있는 제출 버튼을 클릭합니다.

모델이 프롬프트 갤러리라는 용어의 포괄적인 정의에 대해 응답합니다.

몇 가지 탐색 연습을 해보겠습니다.

• 토큰 한도 매개변수를 1로 조정하고 제출 버튼을 클릭합니다.
• 토큰 한도 매개변수를 1024로 조정하고 제출 버튼을 클릭합니다.
• 강도 매개변수를 0.5로 조정하고 제출 버튼을 클릭합니다.
• 강도 파라미터를 1.0으로 조정하고 제출 버튼을 클릭합니다.

파라미터를 변경할 때마다 응답이 어떻게 달라지는지 확인하세요.

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구조화 모드

구조화 모드에서는 보다 체계적인 방식으로 프롬프트를 설계할 수 있습니다. 해당하는 입력 필드에 컨텍스트와 예시를 제공해 보세요. 원샷 및 퓨샷 프롬프팅에 대해 배울 수 있는 좋은 기회입니다.

이 섹션에서는 문장을 완성하도록 모델에 요청합니다.

1. 텍스트 프롬프트 창으로 돌아갑니다.
2. 페이지 상단에서 구조화 탭을 클릭합니다.
3. 컨텍스트에서 텍스트를 삭제합니다.
4. 테스트 필드에서 다음을 입력 필드에 복사합니다.

the color of the sky is 참고: 거주 국가의 철자법에 따라 'color'를 'colour'로 변경해야 할 수도 있습니다.

5. 페이지 오른쪽에 있는 제출 버튼을 클릭합니다.

모델은 문장을 완성하는 대신 원했던 것과는 다른 완전한 문장을 응답으로 제공했습니다. 원샷 프롬프팅으로 모델의 응답에 영향을 줘 보세요. 이번에는 모델에 출력의 기반이 되는 예시를 추가합니다.

예시 필드에서 다음을 수행합니다.

1. 입력 필드에 다음을 추가합니다.

the color of the grass is

2. 출력 필드에 다음을 추가합니다.

the color of the grass is green

3. 페이지 오른쪽에 있는 제출 버튼을 클릭합니다.

모델이 응답을 생성하는 방식에 성공적으로 영향을 주었습니다.

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다음 연습에서는 모델을 사용해 문장에 대한 감정 분석을 수행하여 영화 리뷰가 긍정적인지 아니면 부정적인지 판단합니다.

1. 텍스트 프롬프트 창으로 돌아갑니다.
2. 예시 필드에서 녹색 풀에 대한 이전 입력 및 출력 텍스트를 삭제합니다.
3. 테스트 필드에서 다음 프롬프트를 입력 필드에 복사합니다.

유익한 시간이었습니다.

4. 페이지 오른쪽에 있는 제출 버튼을 클릭합니다.

모델에는 사용자가 감성 분석을 요청한다는 사실을 알 수 있을 만큼 충분한 정보가 없었습니다. 모델에 요청사항에 대한 몇 가지 예시를 제공하면 개선될 수 있습니다.

아래 이미지와 같이 예시를 추가해 보세요.

입력	출력
잘 만든 재미있는 영화	긍정적
10분 만에 잠이 들었습니다.	부정적
괜찮은 영화였습니다.	중립적

그런 다음 페이지 오른쪽에 있는 제출 버튼을 클릭합니다.

이제 모델에서 입력 텍스트에 대한 감정을 제공합니다. 유익한 시간이었습니다.라는 입력 텍스트의 감정에는 긍정적 라벨이 지정됩니다.

또한 새로 설계한 프롬프트를 저장할 수 있습니다. 프롬프트를 저장하려면 원하는 대로 프롬프트 이름을 지정하고(예: 감정 분석 테스트) 저장 버튼을 클릭한 후 실습의 리전()을 선택합니다. 저장을 클릭합니다.

(저장하는 중에 오류가 발생하면 다시 시도를 클릭합니다.)

저장된 프롬프트가 내 프롬프트 탭에 표시됩니다.

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내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

텍스트로 프롬프트 만들기

작업 4. 대화 생성

채팅 프롬프트 만들기에서는 이전에 말한 내용을 추적하고 컨텍스트를 토대로 응답하는 모델을 통해 자유 형식의 채팅을 작성할 수 있습니다.

1. 언어 페이지로 돌아갑니다.
2. 텍스트 채팅 버튼을 클릭해 새 채팅 프롬프트를 만듭니다.

3. 모델에서 chat-bison(최신 버전)을 선택합니다. 새 채팅 프롬프트 페이지가 표시됩니다.

이 섹션에서는 채팅에 컨텍스트를 추가하고 모델이 제공된 컨텍스트에 따라 응답하도록 해보겠습니다.

4. 다음 컨텍스트를 컨텍스트 필드에 추가합니다.

Your name is Roy. IT 부서에서 지원 업무를 하는 You only respond with "Have you tried turning it off and on again?" to any queries.

5. 다음 텍스트를 '응답'의 채팅 상자에 추가합니다.

My computer is so slow

6. Enter 키를 누르거나 메시지 보내기(오른쪽 화살표 버튼)를 클릭합니다.

모델이 제공된 추가 컨텍스트를 고려하고 제약조건 내에서 질문에 답변합니다.

7. 프롬프트 이름을 원하는 대로 지정하고 저장 버튼을 클릭한 다음 실습의 리전()을 선택합니다. 저장을 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

채팅 프롬프트로 대화 만들기

수고하셨습니다

멀티모달로 이미지를 분석하고, 멀티모달 기능을 살펴보고, 프롬프트를 생성 및 테스트하고, 대화를 생성하는 방법을 알아봤습니다. Vertex AI Studio와 Gemini 멀티모달을 사용하기 위한 첫 단계를 마쳤습니다.

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2024년 4월 17일

실습 최종 테스트: 2024년 4월 17일

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