Google Cloud Machine Learning Engine의 예측 서비스를 사용하는 과정에는 사용자가 대규모 예측을 위해 기계 학습 모델을 배포하고 활용할 수 있도록 하는 여러 단계가 포함됩니다. Google Cloud AI 플랫폼의 일부인 이 서비스는 훈련된 모델에서 예측을 실행하기 위한 서버리스 솔루션을 제공하므로 사용자는 인프라 관리가 아닌 모델 개발 및 배포에 집중할 수 있습니다.
1. 모델 개발 및 교육:
Google Cloud Machine Learning Engine의 예측 서비스를 사용하는 첫 번째 단계는 기계 학습 모델을 개발하고 학습시키는 것입니다. 여기에는 일반적으로 데이터 전처리, 기능 엔지니어링, 모델 선택 및 모델 교육과 같은 작업이 포함됩니다. Google Cloud는 이러한 작업을 지원하기 위해 Google Cloud Dataflow 및 Google Cloud Dataprep과 같은 다양한 도구와 서비스를 제공합니다.
2. 모델 내보내기 및 포장:
기계 학습 모델이 학습되고 배포 준비가 되면 예측 서비스에서 사용할 수 있는 형식으로 내보내고 패키징해야 합니다. Google Cloud Machine Learning Engine은 TensorFlow 및 scikit-learn과 같은 다양한 기계 학습 프레임워크를 지원하므로 사용자가 이러한 프레임워크와 호환되는 형식으로 모델을 내보낼 수 있습니다.
3. 모델 배포:
다음 단계는 학습된 모델을 Google Cloud Machine Learning Engine에 배포하는 것입니다. 여기에는 플랫폼에서 모델 리소스 생성, 모델 유형 지정(예: TensorFlow, scikit-learn), 내보낸 모델 파일 업로드가 포함됩니다. Google Cloud Machine Learning Engine은 모델 배포 관리를 위한 CLI(명령줄 인터페이스) 및 RESTful API를 제공합니다.
4. 버전 관리 및 확장:
Google Cloud Machine Learning Engine을 사용하면 사용자가 배포된 모델의 여러 버전을 만들 수 있습니다. 이는 예측 제공을 중단하지 않고 새 모델 버전을 반복적으로 개발하고 테스트하는 데 유용합니다. 각 모델 버전은 예측된 워크로드에 따라 독립적으로 확장될 수 있으므로 효율적인 리소스 활용이 보장됩니다.
5. 예측 요청:
배포된 모델을 사용하여 예측을 수행하려면 사용자는 예측 서비스에 예측 요청을 보내야 합니다. 예측 요청은 Google Cloud Machine Learning Engine에서 제공하는 RESTful API를 사용하거나 gcloud 명령줄 도구를 사용하여 수행할 수 있습니다. 예측 요청에 대한 입력 데이터는 모델의 입력 요구 사항과 호환되는 형식이어야 합니다.
6. 모니터링 및 로깅:
Google Cloud Machine Learning Engine은 배포된 모델의 성능과 사용을 추적하는 모니터링 및 로깅 기능을 제공합니다. 사용자는 Google Cloud Console 또는 Cloud Monitoring API를 사용하여 예측 지연 시간 및 리소스 사용률과 같은 측정항목을 모니터링할 수 있습니다. 또한 예측 요청에 대한 로그를 생성할 수 있으므로 사용자가 문제를 해결하고 예측 결과를 분석할 수 있습니다.
7. 비용 최적화:
Google Cloud Machine Learning Engine은 대규모 예측 실행 비용을 최적화하는 다양한 기능을 제공합니다. 사용자는 자동 확장을 활용하여 들어오는 워크로드에 따라 예측 노드 수를 자동으로 조정할 수 있습니다. 또한 대량의 데이터를 병렬로 처리할 수 있는 배치 예측을 활용하여 전체 예측 비용을 줄일 수 있습니다.
Google Cloud Machine Learning Engine의 예측 서비스 사용에는 모델 개발 및 학습, 모델 내보내기 및 패키징, 모델 배포, 버전 관리 및 확장, 예측 요청, 모니터링 및 로깅, 비용 최적화와 같은 단계가 포함됩니다. 이러한 단계를 따르면 사용자는 Google Cloud에서 제공하는 서버리스 예측 서비스를 효과적으로 활용하여 기계 학습 모델을 대규모로 배포하고 실행할 수 있습니다.
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