이번 포스팅은 vertex ai 사용법이 아닌, 사용 후기 입니다.
사용법은 밑에 링크 보세요~
실제 서비스를 위해서는 모델만 만든다고 되는 것이 아니고 다른 파트 관점에서도 생각을 해야합니다.
사실 이걸 쓰고 있는 저 조차도 모델만 주구장창 만들어봤지, 이런걸 제대로 해본적이 없었습니다.
그래서...
구글 세상에서 열심히 떠돌아 다닌 결과
1. 모델 배포
2. API 서버 열기
3. 서빙
대충 이런 과정을 거쳐야 다른 파트(server, mobile, web)에서 내가 만든 모델을 쓸 수 있다고 합니다.
뭐 엔드포인트, URL, URI, 분산처리 등등... 아직 이쪽 용어는 잘 모르겠다.
이 과정을 거치려면,
먼저 사용할 플랫폼을 정해야 하는데,
또 다시 구글 세상을 떠다녀본 결과
AWS, MS Azure, GCP 등등
인공지능 하는 사람에게 특화된 플랫폼이 생각보다 신기할 정도로 많았습니다.
고민하다가, 곧 제대로 시작해야하는 GDSC 대회도 있고, 겸사겸사 그냥 google꺼 써봤다.
결론부터 말씀 드리자면, 그냥 모든것이 자동화 되어있었습니다.
이렇게까지 해준다고? 할 정도로 그냥 다 자동으로 해줍니다.
구글에서 괜히 그렇게까지 홍보하는게 아니었다
처음 접하는 것이다 보니, 실습겸 누군가 미리 해놓은 튜토리얼? 그런걸 먼저 해봤는데,
애초에 이게 분류 문제인지, 회귀 문제인지 지정할 수가 있고,
위와같이 평가지표도 본인이 원하는 것으로 고를 수가 있는데,
이것도 간단하게 클릭 몇번만 해주니 알아서 학습하고, 알아서 최적
파라미터값 찾고, 그냥 그런걸 다 해줬습니다.
더 놀랐던 것은, EDA도 시각화 해서 보여주었습니다.
물론 매우 단순하게 하기는 했지만, 그래도 이런 것 까지 해준다는게...
돈이 아깝다는 생각이 안들 정도였습니다.
초반에는 심지어 무료로 지원해준다 ㅋㅋ
추가로 예시 코드에서 몇가지 고유값들만 바꿔주면 알아서 배포까지 잘 해주었습니다.
결국 GDSC Solution challenge 때문에 여기까지 온거긴 하지만, 그래도 전반적인 모델 API화 흐름은 알고 싶어서 전통적인 방법도 써볼 계획이다.
감사합니당 ~ 🦾
참고자료
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
https://velog.io/@haje/Google-Vertex-AI%EB%A1%9C-%EC%8B%A0%EC%9A%A9%EC%B9%B4%EB%93%9C-%EC%9D%B4%EC%83%81%ED%83%90%EC%A7%80-AutoML-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0-22%ED%8E%B8
데이터셋
https://www.kaggle.com/datasets/mlg-ulb/creditcardfraud
