- Vertex AI를 사용하면 Google Cloud에서 AI 모델을 쉽게 개발하고 배포할 수 있습니다.
- IAM 권한과 서비스 에이전트를 올바르게 구성하는 것이 중요합니다.
- 다른 플랫폼과의 통합은 JSON 형식의 API 키를 통해 이루어집니다.
- Vertex AI Search and Conversation을 사용하면 지능적이고 사용자 정의 가능한 챗봇을 만들 수 있습니다.
있는 세상에서 인공 지능 데이터와 애플리케이션과의 상호작용 방식을 변화시키고 있는 Google은 가장 강력한 솔루션 중 하나를 제시했습니다. Google Cloud의 Vertex AI. 이 플랫폼은 Google Cloud 생태계와 완벽하게 통합된 확장 가능하고 안전한 환경에서 AI 모델의 배포를 용이하게 하도록 설계되었습니다.
사용자 정의 모델 생성부터 지능형 채팅봇 통합까지 가능한 도구를 갖춘 Vertex AI(이미 앞서 언급한 바 있음) 이 문서는)는 머신 러닝 기반 솔루션의 구현을 단순화하려는 기업과 개발자에게 핵심 옵션이 되었습니다. 이 기사에서는 단계별로 방법을 살펴보겠습니다. Vertex AI를 Google Cloud에 통합여기에는 사용 사례, 초기 설정, 필요한 권한, API 키 관리 등이 포함됩니다.
Vertex AI란 무엇이고 왜 이를 통합하는 데 관심이 있나요?
버텍스 AI es Google Cloud 내의 포괄적인 머신 러닝 플랫폼 모든 AI 서비스를 한곳에서 통합합니다. 훈련부터 예측까지, 데이터팀이 더욱 효율적으로 작업할 수 있도록 해줍니다. 다음은 이 프로그램의 기능 중 일부입니다.
- 속성 저장.
- 챗봇 생성.
- 실시간 예측의 신속한 배포.
- 사용자 정의 모델 교육.
가장 좋은 점은, AI 전문가가 아니어도 사용을 시작할 수 있다는 것입니다. 소규모 스타트업부터 대기업까지 Vertex AI는 인공지능에 대한 접근성을 민주화합니다.
Google Cloud에서 초기 프로젝트 설정
Vertex AI를 애플리케이션이나 워크플로에 통합하려면 먼저 Google Cloud에서 활성 프로젝트가 있어야 합니다. 시작하려면 다음이 필수입니다.
- Google Cloud 계정에 액세스하세요. 계정이 없는 경우 무료로 계정을 만들면 300달러 상당의 프로모션 크레딧을 받으실 수 있습니다.
- 프로젝트를 선택하거나 생성하세요 ~에서 프로젝트 선택기 Google Cloud 콘솔에서. 명확한 이름을 지정하세요.
- 결제 활성화 해당 프로젝트에서는 서비스를 활성화하는 것이 필요하기 때문입니다.
- Vertex AI API 활성화 상단 바에서 "Vertex AI"를 검색하여 해당 API를 활성화합니다.
이 작업이 완료되면 Google Cloud에서 Vertex AI가 제공하는 강력한 서비스를 사용할 준비가 됩니다.
필수 권한 및 ID: IAM 및 서비스 에이전트
Vertex AI를 Google Cloud에 통합하고 이 기능이 프로젝트 내에서 올바르게 작동하려면 다음을 설정하는 것이 필수적입니다. 적절한 권한. 여기에는 사용자와 시스템을 대신하여 행동하는 서비스 에이전트가 모두 포함됩니다.
모델 속성을 저장하고 재사용하기 위한 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다. Vertex AI 기능 저장소, 이 형태의 서비스 에이전트를 사용합니다:
service-[PROJECT_NUMBER]@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com
이 에이전트는 귀하의 프로젝트 데이터에 액세스할 수 있는 권한이 있어야 합니다. 데이터가 속성 저장소와 다른 프로젝트에 있는 경우 다음이 필요합니다. 수동으로 에이전트에 액세스 권한 부여 데이터가 있는 프로젝트에서.
그곳에 미리 정의된 IAM 역할 다양한 유형의 사용자를 위해:
- DevOps 및 IT 관리: featurestoreAdmin 또는 featurestoreInstanceCreator.
- 데이터 엔지니어 및 과학자: featurestoreResourceEditor 및 featurestoreDataWriter.
- 분석가 및 연구원: featurestoreResourceViewer 및 featurestoreDataViewer.
이러한 권한을 올바르게 할당하면 각 팀이 시스템 보안을 손상시키지 않고 필요한 리소스로 작업할 수 있습니다.
Vertex AI에 대한 API 키를 얻고 설정하는 방법
외부 서비스가 Vertex AI와 통신하려면 다음을 생성해야 합니다. 개인 API 키. 여기서는 단계별로 수행하는 방법을 설명합니다.
- 서비스 계정 생성 콘솔의 "IAM 및 관리 → 서비스 계정"에서.
- “Vertex AI 서비스 에이전트” 역할 할당 창조하는 동안. 이는 프로젝트 내에서 활동하는 데 중요합니다.
- JSON 유형 키를 생성합니다 "키" 탭에서. 외부 통합에 대한 항목이므로 파일을 주의해서 저장하세요.
그런 다음 AI Content Labs와 같이 연결하려는 플랫폼의 적절한 필드에 JSON 콘텐츠를 복사하기만 하면 됩니다.
Vertex AI Search and Conversation을 사용하여 챗봇 만들기
Vertex AI를 Google Cloud에 통합한 후 사용할 수 있는 가장 다재다능한 도구 중 하나는 다음과 같습니다. 창조 지능형 대화 도우미. 과 Vertex AI 검색 및 대화 암캐:
- PDF 문서 업로드 봇이 질문의 내용에 따라 답변하도록 허용합니다.
- 맞춤형 도우미 개발 특정 주제에 반응합니다.
- Dialogflow CX 사용하기 더욱 고급화된 사용자 정의를 위해.
중요한 세부 사항은 에이전트 언어를 올바르게 구성하세요. PDF가 스페인어이고 봇이 영어로 구성된 경우 예상대로 작동하지 않습니다.
Vertex AI를 자체 애플리케이션에 통합
웹사이트나 모바일 앱에서 사용할 수 없다면 강력한 비서를 만드는 것은 아무런 의미가 없습니다. 운 좋게, Google은 쉽게 통합을 허용합니다 다양한 환경에서:
- Vertex AI Search를 사용하면 챗봇을 내장하다 웹 페이지나 모바일 애플리케이션에서 직접.
- Dialogflow CX와 같은 플랫폼과 통합된 Vertex AI Conversation 호환성을 확장합니다 더 많은 비즈니스 솔루션을 제공합니다.
즉, Google Cloud 인프라를 통해 몇 분 만에 귀하의 사이트에 AI 기반 챗봇을 도입할 수 있습니다.
할당량, 한도 및 모범 사례
모든 Google Cloud 제품과 마찬가지로 Vertex AI에는 사용료 검토하는 것이 좋습니다:
- 수의 제한 온라인 배달 노드.
- 금액 분당 요청 수 Feature Store가 허용됨.
이러한 할당량은 모든 사용자에게 시스템을 안정적으로 유지하는 데 도움이 되며 청구에 영향을 줄 수 있는 작업을 감지하는 데 도움이 됩니다. 프로덕션 환경을 설정할 때는 항상 다음 사항을 권장합니다. 알림을 설정하다 Google 클라우드 모니터링.
Vertex AI는 다음 단계를 나타냅니다. 현실 세계에 적용되는 인공지능의 발전. 초기 설정부터 복잡한 통합까지, 이 도구는 개발자, 데이터 과학자, IT 전문가의 삶을 더욱 편리하게 만드는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. Vertex AI를 Google Cloud에 통합하면 다음 디지털 프로젝트를 시작하는 좋은 방법이 됩니다.
다양한 디지털 미디어 분야에서 10년 이상의 경험을 보유한 기술 및 인터넷 문제 전문 편집자입니다. 저는 전자상거래, 커뮤니케이션, 온라인 마케팅 및 광고 회사에서 편집자이자 콘텐츠 제작자로 일했습니다. 나는 또한 경제, 금융 및 기타 분야 웹사이트에 글을 썼습니다. 내 일은 또한 나의 열정이다. 이제 내 기사를 통해 Tecnobits, 저는 기술 세계가 우리 삶을 개선하기 위해 매일 제공하는 모든 뉴스와 새로운 기회를 탐색하려고 노력합니다.