Vertex AI
Vertex AI
Vertex AI는 구글 클라우드(Google Cloud)에서 제공하는 통합 머신러닝(ML) 플랫폼으로, 데이터 과학자와 개발자가 머신러닝 모델을 보다 효율적으로 빌드, 훈련, 배포, 모니터링할 수 있도록 설계되었습니다. 기존의 개별적인 ML 서비스들을 하나의 통합 인터페이스로 통합함으로써, 모델 개발 주기 전반에 걸쳐 일관성과 생산성을 향상시킵니다. Vertex AI는 클라우드 기반의 자동화된 머신러닝 기능(AutoML)과 커스텀 모델 개발을 위한 유연한 도구를 동시에 제공하여, 초보자부터 전문가 수준의 사용자까지 다양한 니즈를 충족합니다.
개요
Vertex AI는 2021년 구글 클라우드 NEXT에서 공식 출시된 플랫폼으로, 기존의 AI Platform, AutoML, 및 기타 머신러닝 관련 서비스를 통합하여 단일 관리 콘솔에서 접근할 수 있도록 개편한 것이 핵심 특징입니다. 이 플랫폼은 머신러닝 워크플로의 모든 단계 — 데이터 준비, 모델 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 배포, 예측, 모니터링 — 를 지원하며, MLOps(Machine Learning Operations) 원칙을 기반으로 지속적인 통합 및 배포(CI/CD)를 가능하게 합니다.
주요 기능
1. AutoML
AutoML은 전문적인 머신러닝 지식이 없는 사용자도 쉽게 모델을 생성할 수 있도록 지원하는 기능입니다. Vertex AI의 AutoML은 다음 유형의 작업을 지원합니다:
사용자는 학습 데이터를 업로드하고, 목표를 설정하면 Vertex AI가 자동으로 최적의 모델 아키텍처를 선택하고 하이퍼파라미터를 튜닝합니다.
2. 커스텀 모델 훈련
전문 데이터 과학자는 TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등 다양한 프레임워크를 사용하여 커스텀 모델을 개발할 수 있습니다. Vertex AI는 다음과 같은 기능을 제공합니다:
- Vertex AI Training: 사용자 정의 코드를 기반으로 분산 훈련 수행
- 사양별 머신 타입 선택(CPU/GPU/TPU)
- 하이퍼파라미터 튜닝(자동 최적화)
- 훈련 작업의 모니터링 및 로깅
3. 모델 배포 및 예측
훈련된 모델은 Vertex AI Prediction을 통해 실시간 또는 배치 예측을 위한 엔드포인트로 배포할 수 있습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:
- 자동 확장(Auto-scaling) 기능 지원
- 저지연 실시간 예측
- HTTPS API를 통한 접근
- 모델 버전 관리
4. MLOps 및 모델 모니터링
Vertex AI는 머신러닝 운영(MLOps)을 위한 강력한 도구를 제공합니다.
- 모델 성능 모니터링: 예측 품질 저하, 데이터 드리프트 탐지
- 설명 가능성(Explainable AI): 모델의 예측 근거를 시각화하여 투명성 확보
- CI/CD 파이프라인: Vertex AI Pipelines를 통해 머신러닝 파이프라인을 코드 기반으로 자동화
아키텍처 및 통합
Vertex AI는 구글 클라우드의 다양한 서비스와 긴밀하게 통합되어 있습니다.
| 연동 서비스 | 역할 |
|---|---|
| BigQuery | 대규모 데이터 분석 및 ML 훈련 데이터 추출 |
| Cloud Storage | 원시 데이터 및 모델 아티팩트 저장 |
| Dataproc | 빅데이터 전처리 |
| Cloud Logging & Monitoring | 운영 지표 수집 및 경고 |
| Kubernetes Engine (GKE) | 커스텀 추론 워크로드 실행 |
또한, Vertex AI는 Vertex AI Workbench를 제공하여 Jupyter 기반의 인터랙티브 개발 환경을 클라우드에서 직접 제공합니다. 이는 로컬 환경 없이도 데이터 탐색, 모델 개발, 실험 기록 관리가 가능하게 합니다.
사용 사례
참고 자료
- Google Cloud Vertex AI 공식 문서
- Vertex AI 소개 동영상 (Google Cloud YouTube)
- MLOps with Vertex AI - Google Cloud Blog
Vertex AI는 머신러닝의 접근성을 높이고, 기업이 AI를 빠르고 안정적으로 도입할 수 있도록 지원하는 핵심 플랫폼입니다. 특히, AutoML과 커스텀 개발을 하나의 환경에서 통합 관리할 수 있다는 점에서 경쟁력 있는 솔루션으로 평가받고 있습니다.
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