Vertex AI란?
통합 인공지능 플랫폼 내에서 선행 학습된 도구 및 커스텀 도구를 사용하여 머신러닝 모델을
더 빠르게 빌드, 배포, 확장합니다.
Google Research에서 개발한 Google의 기반이 되는 획기적인 ML 도구를 사용하여 빌드.
커스텀 모델링에 필요한 코드 줄이 80% 줄어 더 많은 모델을 빠르게 배포.
MLOps 도구를 사용하여 자신 있게 데이터 및 모델을 쉽게 관리하고 규모에 따라 반복.GCP Vertex AI 공식 문서 페이지에서 위와 같이 소개하고 있다.
목표
이번에 진행 할 목표는 하나의 이미지 안에 있는 여러 객체들을 모두 예측 할 수 있는
모델을 학습, 배포, 예측까지 진행 해본다.
데이터세트 설정
-
데이터세트 만들기
-
이미지 객체 감지 타입 > 만들기
-
본인이 학습 시키고 싶은 실사 사진 업로드 하기
(권장하는 사진은 각, 1,000장씩 이지만 일단은 테스트로 100장 이상으로 해보자)
(나와 같은 경우에는 상품 5개를 평균 100장씩 총 500장을 업로드 했음)
-
라벨 추가 및 라벨링 하기
글쓴이의 경우는 이미 라벨 추가 및 라벨링 작업을 완료한 상황이니 참고 바람.
아래와 같이 라벨이 없는 이미지들이 있을 경우 라벨링을 하나씩 해줘야 함.
(본인이 직접 하기 힘들 경우에는 옆에 '라벨링 작업 만들기' 라는 기능이 있는데
라벨링 가이드를 PDF로 만들어서 구글 팀에 전달 해주면 요금을 받고 해주는 기능이 있으니 참고)
그리고 이미지를 클릭하면 직접 라벨링 할 수 있는 페이지로 넘어간다.
아래의 이미지처럼 상품 영역에 객체 상자를 그리고 원하는 라벨로 지정해주면 끝.
-
새 모델 학습
길게는 몇시간 까지도 걸릴 수 있으니~
다른거 하면서 기다리다가 나중에 모델 페이지로 들어가서 상태 - 준비됨으로 나오면 성공
(아래 사진 참고)
-
해당 모델 엔드포인트(예측 하기 위함)에 배포
엔드포인트가 만들어 졌다~!!
다음은 엔드포인트에 있는 모델로 예측 및 결과를 보여주는 포스트를 작성 해보자~!
(그럼 이만.. 다음 시간에..!!)
