[Vertex AI] MLOps를 사용해보자_1 (예제)

Google Vertex AI로 신용카드 이상탐지를 하는 MLOps를 구현해보자

 

1. Google Cloud Platform (GCP) Console 접속

  - GCP에 로그인하여 Vertex AI를 사용할 프로젝트를 선택한다. 본 예시는 oreobox 프로젝트를 사용한다.

 

2.  프로젝트 생성

  - 우측 상단의 [My First Project]-[새 프로젝트]에서 프로젝트 생성한다.

 

3. Notebooks 생성

 - Vertex AI 섹션에서 [Workbench] 접속 후 Notebooks API 설정

 

  - [새 노트북] 클릭 후  [TensorFlow Enterprise] – [TensorFlow Enterprise 2.3 (with LTS)] – [Without GPUs]에 따라 생성

 

4. 데이터세트 생성

  - 데이터셋세트 섹션에서 해당 조건에 맞는 데이터를 생성한다.

 

  - 생성된 빈 데이터세트에 실제 데이터를 채워준다. 데이터 옵션을 따라 선택하고 BigQueary Table 내용을 다음과 같이 입력한다.

 

5. 모델 생성하기

  - 모델 섹션에서 새로운 모델을 생성한다. 모델은 AutoML과 커스텀 학습 중 선택 가능하다.

 

  - 모델 이름, 타겟 콜럼을 설정한다. 피처들을 확인할 수 있다. 옵티마이저  또한 목적에 맞게 선택한다.

 

  - AutoML 모델을 컴퓨팅 1시간 동안 학습시키는 것을 의미한다. (최소값 1 사용)

 

  - 모델 설정 및 생성이 끝나면 학습을 시작한다.

 

 

출처 : https://velog.io/@haje/Vertex-AI-AutoML-%EC%82%AC%EA%B8%B0-%ED%83%90%EC%A7%80-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EA%B5%AC%EC%B6%95

Google Vertex AI로 신용카드 이상탐지 AutoML 모델 만들기 1/2편