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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, 튜닝, 서빙하여 콘텐츠를 생성할 수도 있습니다.

Vertex AI Studio를 사용하면 생성형 AI 모델을 신속하게 테스트하고 맞춤설정하여 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. Gemini를 살펴보고 이를 사용하여 Google Cloud 콘솔에서 바로 이미지를 분석하고 프롬프트를 설계하며 멀티모달 기능을 살펴봅니다. API나 Python SDK가 필요 없으며 직관적인 사용자 인터페이스를 통해 모든 기능에 액세스할 수 있습니다.

목표

이 실습에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 배웁니다.

• Gemini 멀티모달로 이미지 분석
• 멀티모달 기능 탐색
• 예시를 포함한 프롬프트 설계
• 컨텍스트에 맞는 프롬프트 설계

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

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

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 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(권장) 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학습자 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)

참고: 이 실습에는 학습자 계정만 사용하세요. 다른 Google Cloud 계정을 사용하는 경우 해당 계정에 비용이 청구될 수 있습니다.

실습을 시작하고 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 방법

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

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

2. Google Cloud 콘솔 열기를 클릭합니다(Chrome 브라우저를 실행 중인 경우 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 시크릿 창에서 링크 열기를 선택합니다).

   실습에서 리소스가 가동되면 다른 탭이 열리고 로그인 페이지가 표시됩니다.

   팁: 두 개의 탭을 각각 별도의 창으로 나란히 정렬하세요.

   참고: 계정 선택 대화상자가 표시되면 다른 계정 사용을 클릭합니다.

3. 필요한 경우 아래의 사용자 이름을 복사하여 로그인 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   실습 세부정보 창에서도 사용자 이름을 확인할 수 있습니다.

4. 다음을 클릭합니다.

5. 아래의 비밀번호를 복사하여 시작하기 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   실습 세부정보 창에서도 비밀번호를 확인할 수 있습니다.

6. 다음을 클릭합니다.

   중요: 실습에서 제공하는 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. Google Cloud 계정 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. 참고: 이 실습에 자신의 Google Cloud 계정을 사용하면 추가 요금이 발생할 수 있습니다.

7. 이후에 표시되는 페이지를 클릭하여 넘깁니다.

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

잠시 후 Google Cloud 콘솔이 이 탭에서 열립니다.

참고: Google Cloud 제품 및 서비스에 액세스하려면 탐색 메뉴를 클릭하거나 검색창에 제품 또는 서비스 이름을 입력합니다.

작업 1. Gemini를 사용한 이미지 분석

이 섹션에서는 Gemini를 사용하여 이미지를 분석하고 정보를 추출해 보겠습니다. 분류, 추출, 생성과 같은 여러 작업에 맞는 프롬프트를 설계할 수 있습니다.

1. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴()에서 Vertex AI > Vertex AI Studio > 프롬프트 만들기를 선택합니다.

이 UI에는 3가지 기본 섹션이 있습니다.

• 시스템 안내(상단에 위치): 모델에서 프롬프트를 처리하기 전에 처리하는 일련의 안내입니다. 시스템 안내가 설정되면 전체 요청에 적용됩니다. 프롬프트에 포함하면 여러 사용자 및 모델 차례에서 작동합니다. 시스템 안내를 사용하여 모델의 동작 방식과 프롬프트에 응답하는 방식을 지정하는 것이 좋습니다.
• 구성(오른쪽에 위치): 이 섹션에서는 서드 파티 모델을 포함한 모델 선택, 파라미터 구성, 도구(예: 그라운딩) 사용, 고급 옵션 설정을 할 수 있습니다.
• 프롬프트(하단에 위치): 여기에서 멀티모달 기능을 활용하는 프롬프트를 생성할 수 있습니다.

2. 왼쪽 상단에서 제목 없는 프롬프트를 클릭하고 프롬프트 이름을 Image Analysis로 변경합니다.

3. 오른쪽의 구성 섹션에서 모델이 선택되어 있는지 확인합니다. 필요한 경우 모델 전환을 클릭하여 모델을 변경하거나 사용 가능한 다른 모델을 둘러볼 수 있습니다.

참고: 모델 이름과 버전은 새 모델이 출시됨에 따라 변경될 수 있습니다.

4. 오른쪽의 구성 섹션에서 고급 옵션을 전환하고 리전에 을(를) 선택합니다.

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

6. 프롬프트 섹션의 오른쪽 하단에서 미디어 삽입() 버튼을 클릭합니다.

7. 소스 선택 메뉴에서 업로드를 클릭한 다음 다운로드한 일정표 이미지를 선택합니다. 이미지, 동영상, 텍스트, 오디오 파일 형식의 미디어를 사용할 수 있습니다.

8. 이미지가 프롬프트 섹션에 표시됩니다. 다음 텍스트를 복사해 이미지 아래에 붙여넣고 '프롬프트' 섹션 오른쪽 하단에 있는 제출 화살표 버튼을 클릭하거나 Enter 키를 누릅니다.

Title the image.

아니면 다음과 같이 구체적으로 지정할 수도 있습니다.

Title the image in 5 words.

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

9. 다음으로 Gemini에게 이미지를 자세히 설명해 달라고 요청합니다. 이전 프롬프트를 다음 메시지로 바꾸고 제출 화살표 버튼을 클릭합니다.

Describe the image in detail.

10. 구성 섹션에서 고급 옵션을 전환하고 왼쪽(0)에서 오른쪽(2)으로 스크롤하여 온도를 조절합니다. 프롬프트를 다시 제출하여 이전 결과와 비교해 결과가 다른지 관찰합니다.

참고: 온도는 토큰 선택의 무작위 수준을 제어합니다. 낮은 온도는 참 또는 정답을 예상하는 프롬프트에 적합하며, 온도를 높일수록 보다 다양하거나 예기치 않거나 잠재적으로 편향된 결과가 발생할 수 있습니다. 온도가 0이면 확률이 가장 높은 토큰이 항상 선택됩니다.

11. 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.

직접 다양한 프롬프트를 사용해 보세요. 전과 비교해 결과가 어떻게 다른가요?

12. 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 온도 설정으로 실험하여 결과의 변화를 관찰해 보세요.

13. 프롬프트 설계를 완료한 후에는 툴바의 오른쪽 상단에서 저장을 클릭하여 프롬프트를 저장합니다. 리전의 경우 드롭다운에서 을(를) 선택한 후 저장을 클릭하여 확인합니다.

14. 저장된 프롬프트를 찾으려면 왼쪽 탐색 메뉴에서 프롬프트 관리로 이동합니다.

참고: 저장을 선택한 후 제대로 저장되도록 몇 초 동안 기다린 다음 실습을 계속 진행하세요.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

이미지의 콘텐츠 추출

작업 2. 멀티모달 기능 탐색

Gemini는 이미지, 텍스트, 오디오뿐 아니라 동영상을 입력해도 출력으로 텍스트를 생성할 수 있습니다.

1. Cloud Storage > 버킷으로 이동하여 Cloud Storage 버킷의 이름()을 복사하고, 이후 단계에서 사용할 수 있도록 저장합니다.

2. Google Cloud 콘솔 상단에서 Cloud Shell 활성화 를 클릭합니다.

3. Cloud Shell 터미널에서 아래 명령어를 실행하여 샘플 동영상 gs://spls/gsp154/video/train.mp4(미리보기)를 Cloud Storage 버킷에 복사합니다. <Your-Cloud-Storage-Bucket>은 앞서 복사한 버킷 이름으로 바꾸세요.

gcloud storage cp gs://spls/gsp154/video/train.mp4 gs://<Your-Cloud-Storage-Bucket> 참고: <Your-Cloud-Storage-Bucket>은 본인의 버킷 이름으로 바꾸세요.

4. 탐색 메뉴()에서 Vertex AI > Vertex AI Studio > 프롬프트 만들기를 선택합니다.

5. 오른쪽의 구성 섹션에서 모델이 선택되어 있는지 확인합니다.

참고: 모델 이름과 버전은 새 모델이 출시됨에 따라 변경될 수 있습니다.

6. 고급 옵션을 전환하고 리전에 을(를) 선택합니다.

7. 프롬프트 섹션의 오른쪽 하단에서 미디어 삽입() 버튼을 클릭합니다.

8. 소스 선택 메뉴에서 Cloud Storage에서 가져오기를 선택합니다.

9. 버킷 이름을 클릭한 다음 샘플 동영상 train.mp4를 클릭하고 선택을 클릭합니다.

10. 다음 프롬프트를 삽입하고 제출 화살표 버튼을 클릭하여 동영상에 관한 정보를 생성합니다.

Title the video.

11. 동영상을 자세히 설명하도록 합니다.

Describe the video in detail.

자세한 내용은 멀티모달 프롬프트 설계를 참조하세요.

작업 3. 예시를 포함한 프롬프트 설계

이 섹션에서는 Vertex AI Studio에서 텍스트 프롬프트를 설계하는 방법을 살펴봅니다.

프롬프트 설계

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

프롬프트 설계 방법

프롬프트를 설계하는 방법은 다음과 같이 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.

• 제로샷 프롬프팅 - LLM에 작업을 설명하는 프롬프트만 제공하고 추가 데이터는 제공하지 않는 방법입니다. 예를 들어 LLM이 질문에 대답하도록 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.

파라미터

온도와 토큰 한도는 모델의 대답에 영향을 미치기 위해 조정할 수 있는 중요한 두 가지 파라미터입니다.

• 온도는 토큰 선택의 무작위성을 제어합니다. 낮은 온도는 참 또는 정답이 예상되는 경우에 적합합니다. 온도가 0이면 확률이 가장 높은 토큰이 항상 선택됩니다. 온도가 높을수록 다양하거나 예기치 않거나 잠재적으로 편향된 결과가 발생할 수 있습니다. 모델의 온도 범위는 0~2이며 기본값은 1입니다.
• 출력 토큰 한도에 따라 프롬프트 1개의 최대 텍스트 출력량이 달라집니다. 토큰 1개는 약 4자(영문 기준)입니다.

제로샷 프롬프팅

1. 툴바에서 지우기 아이콘을 클릭하여 프롬프트를 지웁니다.

2. 오른쪽의 구성 섹션에서 모델이 선택되어 있는지 확인합니다.

참고: 모델 이름과 버전은 새 모델이 출시됨에 따라 변경될 수 있습니다.

3. 고급 옵션을 전환하고 리전에 을(를) 선택합니다.

4. 다음을 프롬프트 입력 필드에 복사합니다.

What is a prompt gallery?

5. 제출 화살표 버튼을 클릭합니다.

모델이 프롬프트 갤러리라는 용어의 포괄적인 정의에 대해 대답합니다.

6. 몇 가지 탐색 연습을 해보겠습니다. 구성 섹션의 고급 필드에서 동일한 프롬프트를 사용합니다.

• Output Token limit 파라미터를 1024로 조정하고 제출 화살표 버튼을 클릭합니다.
• 온도 파라미터를 0.5로 조정하고 제출 화살표 버튼을 클릭합니다.
• 온도 파라미터를 2.0으로 조정하고 제출 화살표 버튼을 클릭합니다.

파라미터를 변경할 때마다 대답이 어떻게 달라지는지 확인하세요.

원샷 프롬프팅

보다 체계적인 방식으로 프롬프트를 설계할 수 있습니다. 해당하는 입력 필드에 컨텍스트와 예시를 제공해 보세요. 원샷 프롬프팅은 모델에 특정 작업 수행을 요청할 때 관련 예시를 하나만 제공하는 방법입니다. 이 섹션에서는 문장을 완성하도록 모델에 요청해 봅니다.

1. 툴바에서 지우기 아이콘을 클릭하여 프롬프트를 지웁니다.

2. 프롬프트 섹션의 오른쪽 하단에서 예시 추가() 버튼을 클릭합니다.

이렇게 하면 새 창이 열리고 여기에 프롬프트 예시를 추가할 수 있습니다.

3. 입력 필드에 다음을 추가합니다.

The color of the grass is

4. 출력 필드에 다음을 추가합니다.

The color of the grass is green

5. 예시 추가 버튼을 클릭합니다.

6. 예시를 추가하면 {Input} 및 Prompt라는 두 섹션을 채워야 합니다. 프롬프트를 제출하려면 프롬프트와 함께 다른 예시를 입력해야 합니다.

7. {INPUT} 필드에 다음을 입력합니다.

The color of the sky is

8. Prompt 필드에 다음을 입력합니다.

Answer the following questions.

프롬프트 섹션은 다음과 유사해야 합니다.

9. 제출 화살표 버튼을 클릭합니다. 모델의 대답은 다음과 유사합니다.

The color of the sky is blue

모델에 출력의 기반이 될 예시를 제공했으므로 모델은 문장을 완성하는 대신 완전한 문장을 대답으로 제공했습니다. 단순히 문장을 완성하도록 대답을 바꾸려면 출력 필드에 제공하는 예시를 조정하면 됩니다.

10. 프롬프트 상자의 수정 버튼을 클릭하여 프롬프트를 수정합니다.

11. 예시를 클릭하여 예시를 수정한 다음 출력을 다음과 같이 변경합니다.

Green

이제 예시 프롬프트는 다음과 같습니다.

input: The color of the grass is output: Green

12. 제출 화살표 버튼을 클릭합니다. 모델의 대답은 다음과 유사합니다.

Blue

앞서 제공한 예시를 기반으로 모델이 문장을 완성하는 것을 볼 수 있습니다. 모델이 대답을 생성하는 방식에 성공적으로 영향을 주었습니다.

퓨샷 프롬프팅

다음 연습에서는 모델을 사용해 문장에 대한 감정 분석을 수행해 봅니다. 가령 퓨샷 프롬프팅을 사용해 영화 리뷰가 긍정적인지, 부정적인지 판단합니다.

1. 툴바에서 지우기 아이콘을 클릭하여 프롬프트를 지웁니다.

2. 프롬프트 섹션의 오른쪽 하단에서 예시 추가() 버튼을 클릭합니다.

3. 다음 예시를 추가합니다.

입력	출력
A well-made and entertaining film	positive
I fell asleep after 10 minutes	negative
The movie was ok	neutral

4. 예시를 추가한 다음에는 예시 추가 버튼을 클릭합니다.

5. 예시를 추가하면 {Input} 및 Prompt라는 두 섹션을 채워야 합니다. 프롬프트를 제출하려면 프롬프트와 함께 다른 예시를 입력해야 합니다.

6. {INPUT} 필드에 다음을 입력합니다.

It was a time well spent!

7. Prompt 필드에 다음을 입력합니다.

Perform sentiment analysis on the following text.

8. 제출 화살표 버튼을 클릭합니다. 모델의 대답은 다음과 유사합니다.

positive

이제 모델에서 입력 텍스트에 대한 감정을 제공합니다. It was a time well spent!라는 입력 텍스트의 감정에는 positive 라벨이 지정됩니다.

9. 프롬프트 설계를 완료한 후 프롬프트 이름을 Sentiment Analysis로 지정합니다.

10. 툴바의 오른쪽 상단에서 저장을 클릭하여 프롬프트를 저장하고 리전을 선택합니다.

참고: 프롬프트가 이미 자동저장 기능으로 저장된 경우 프롬프트 이름이 올바르고 프롬프트 관리 페이지에 표시되는지 확인합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

텍스트로 프롬프트 만들기

작업 4. 컨텍스트에 맞는 프롬프트 설계

시스템 안내는 모델의 동작과 후속 프롬프트에 대한 응답을 형성하는 초기 지시문으로 페르소나, 형식, 어조, 특정 태스크 규칙을 맞춤설정할 수 있습니다. 시스템 안내는 요청 내의 여러 사용자-모델 상호작용 전반에서 계속 적용되지만, 잠재적인 데이터 사용 정책상 사용자는 민감한 정보를 포함하지 않도록 해야 합니다.

이러한 안내는 챗봇 개발, 구조화된 출력 생성, 언어별 응답과 같은 다양한 애플리케이션을 지원하지만, 의도하지 않은 모델의 동작으로부터 완벽히 보호할 수 있다고 보장하지는 않습니다.

1. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴()에서 Vertex AI > Vertex AI Studio > 프롬프트 만들기를 선택합니다.

2. 오른쪽의 구성 섹션에서 모델이 선택되어 있는지 확인합니다.

참고: 모델 이름과 버전은 새 모델이 출시됨에 따라 변경될 수 있습니다.

3. 오른쪽의 구성 섹션에서 고급 옵션을 전환하고 리전에 을(를) 선택합니다.

이 섹션에서는 모델에 시스템 안내를 추가하고 제공한 컨텍스트에 따라 모델이 대답하도록 해보겠습니다.

4. 시스템 안내를 클릭하고 다음 컨텍스트를 추가합니다.

Your name is Roy. You are a support technician of an IT department. You only respond with "Have you tried turning it off and on again?" to any queries.

5. 다음과 같은 프롬프트를 삽입합니다.

My computer is so slow! What should I do?

6. 제출 화살표 버튼을 클릭합니다.

모델은 다음과 같이 대답합니다.

Have you tried turning it off and on again?

7. 시스템 안내에서 값 지우기()를 클릭합니다.

8. 시스템 안내를 클릭하고 다음 컨텍스트를 추가합니다.

Your name is Roy. You are a support technician of an IT department. You are here to support the users with their queries.

9. 다음과 같은 프롬프트를 삽입합니다.

My computer is so slow! What should I do?

10. 제출 화살표 버튼을 클릭합니다.

이제 모델은 사용자 쿼리에 대해 더 유익한 대답을 제공할 것입니다.

다양한 프롬프트와 컨텍스트로 실험하면서 모델이 대답하는 방식을 확인해 보세요. 주어진 컨텍스트에 따른 모델 대답 방식을 보기 위해 채팅 프롬프트에 다른 컨텍스트를 추가할 수도 있습니다.

11. 프롬프트 설계를 완료한 후 프롬프트 이름을 Support Technician Helper로 지정합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

채팅 프롬프트로 대화 만들기

수고하셨습니다

수고하셨습니다. 이 실습에서는 Gemini의 기능을 활용하여 이미지와 동영상 등의 멀티미디어 콘텐츠를 분석하는 방법을 알아보았습니다. 질문 응답 및 감정 분석을 위한 제로샷, 원샷, 퓨샷 프롬프팅 기법을 활용하는 역량을 입증했습니다. 또한 시스템 안내를 효과적으로 활용하여 기본 IT 챗봇을 빌드했습니다.

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: 2025년 4월 9일

실습 최종 테스트: 2025년 4월 9일

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