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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

실습 설정 안내 및 요구사항
계정과 진행 상황을 보호하세요. 이 실습을 실행하려면 항상 시크릿 브라우저 창과 실습 사용자 인증 정보를 사용하세요.

Vertex SDK: 온라인 예측 및 설명 기능을 위한 커스텀 학습 테이블 형식 회귀 모델

실습 2시간 universal_currency_alt 크레딧 5개 show_chart 고급
info 이 실습에는 학습을 지원하는 AI 도구가 통합되어 있을 수 있습니다.
이 콘텐츠는 아직 휴대기기에 최적화되지 않음
최상의 경험을 위해 데스크톱 컴퓨터에서 이메일로 전송된 링크를 사용하여 방문하세요.

개요

이 실습에서는 Vertex SDK를 사용하여 설명이 포함된 온라인 예측용 커스텀 테이블 형식의 회귀 모델을 학습시키고 배포하는 방법을 보여줍니다.

학습 목표

이 실습에서는 Google이 사전 제작한 Docker 컨테이너에서 Python 스크립트를 바탕으로 Vertex SDK를 사용하여 커스텀 모델을 만든 후 데이터를 전송함으로써 배포된 모델에 대해 설명이 포함된 예측을 수행하는 방법을 알아봅니다. 사용할 커스텀 모델은 Google Cloud CLI 또는 Google Cloud 콘솔을 사용하여 만들 수도 있습니다.

다음 작업을 수행합니다.

  • 모델 학습을 위해 Vertex 커스텀 작업을 생성합니다.
  • TensorFlow 모델을 학습시킵니다.
  • 모델 아티팩트를 검색하고 로드합니다.
  • 모델 평가를 확인합니다.
  • 설명 매개변수를 설정합니다.
  • 모델을 Vertex 모델 리소스로 업로드합니다.
  • 모델 리소스를 서빙 엔드포인트 리소스로 배포합니다.
  • 설명을 포함하여 예측을 수행합니다.
  • 모델 리소스 배포를 취소합니다.

설정 및 요건

각 실습에서는 정해진 기간 동안 새 Google Cloud 프로젝트와 리소스 집합이 무료로 제공됩니다.

  1. 시크릿 창을 사용하여 Google Skills에 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.

Vertex AI API 사용 설정

  • Google Cloud Console의 탐색 메뉴에서 Vertex AI > 대시보드를 클릭한 다음 Vertex AI API 사용 설정을 클릭합니다.

작업 1. Vertex AI Notebooks 인스턴스 실행

  1. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴에서 Vertex AI > Workbench를 클릭합니다. 사용자 관리 노트북을 선택합니다.

  2. 노트북 인스턴스 페이지에서 새로 만들기를 클릭하고 환경에서 최신 버전의 TensorFlow Enterprise 2.6(LTS 포함)을 선택합니다.

  3. 새 노트북 인스턴스 대화상자에서 딥 러닝 VM의 이름을 확인합니다. 리전과 영역을 변경하고 싶지 않은 경우 모든 설정을 그대로 둔 후 만들기를 클릭합니다. 새 VM이 시작하는 데 2~3분 정도 걸립니다.

  4. JupyterLab 열기를 클릭합니다.
    JupyterLab 창이 새 탭에서 열립니다.

작업 2. Vertex AI Notebooks 인스턴스 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

training-data-analyst 저장소 클론

  1. 저장소가 클론되었는지 확인합니다. training-data-analyst 디렉터리를 더블클릭하고 디렉터리의 콘텐츠를 볼 수 있는지 확인합니다.

training-data-analyst 저장소 확인

작업 3. 설명이 포함된 온라인 예측용 커스텀 테이블 형식의 회귀 모델을 학습 및 배포

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

  2. 노트북 인터페이스에서 Edit(수정) > Clear All Outputs(모든 출력 지우기)를 클릭합니다.

  3. 노트북 안내를 꼼꼼히 읽은 후, 필요에 따라 코드를 완성해야 하는 #TODO 표시된 행을 작성합니다.

팁: 현재 셀을 실행하려면 셀을 클릭하고 SHIFT+ENTER를 누르세요.

전체 솔루션을 살펴보려면 training-data-analyst > courses > machine_learning > deepdive2 > machine_learning_in_the_enterprise > solutions로 이동한 다음 sdk_custom_tabular_regression_online_explain.ipynb를 엽니다.

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.

Copyright 2026 Google LLC All rights reserved. Google 및 Google 로고는 Google LLC의 상표입니다. 기타 모든 회사명 및 제품명은 해당 업체의 상표일 수 있습니다.

시작하기 전에

  1. 실습에서는 정해진 기간 동안 Google Cloud 프로젝트와 리소스를 만듭니다.
  2. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지 기능이 없습니다. 실습을 종료하면 처음부터 다시 시작해야 합니다.
  3. 화면 왼쪽 상단에서 실습 시작을 클릭하여 시작합니다.

시크릿 브라우징 사용

  1. 실습에 입력한 사용자 이름과 비밀번호를 복사합니다.
  2. 비공개 모드에서 콘솔 열기를 클릭합니다.

콘솔에 로그인

    실습 사용자 인증 정보를 사용하여
  1. 로그인합니다. 다른 사용자 인증 정보를 사용하면 오류가 발생하거나 요금이 부과될 수 있습니다.
  2. 약관에 동의하고 리소스 복구 페이지를 건너뜁니다.
  3. 실습을 완료했거나 다시 시작하려고 하는 경우가 아니면 실습 종료를 클릭하지 마세요. 이 버튼을 클릭하면 작업 내용이 지워지고 프로젝트가 삭제됩니다.

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한 번에 실습 1개만 가능

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시크릿 브라우징을 사용하여 실습 실행하기

이 실습을 실행하는 가장 좋은 방법은 시크릿 모드 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하는 것입니다. 개인 계정과 학생 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.