엔터프라이즈 AI 시대를 주도하는 구글의 야심작, Vertex AI

Google Cloud의 Vertex AI는 AI모델 개발 및 배포에 집중하는 플랫폼으로 기존 Google Cloud에서 제공하던 AI Platform(ML Engine), AutoML, TensorFlow Enterprise 등 여러 머신러닝 관련 서비스를 하나로 통합·개선하여 2021년 출시되었다. Vertex AI는 다양한 AI 모델을 탐색할 수 있는 모델가든, AI 모델을 유형별로 체험해 볼 수 있는 Vertex AI Studio, 모델 학습 및 실험을 위한 Model development, 모델 배포와 모니터링을 위한 Deploy and use를 핵심 기능으로 제공하고 있다.

Tools / Notebooks

Tools는 Vertex AI 전체 서비스 안내기능을 하는 대시보드, Vertex AI에서 제공하는 200여개 AI 모델의 정보를 조회할 수 있는 모델가든, 머신러닝 컴포넌트들을 연결하여 전체 워크플로우를 구성·실행·관리할 수 있는 파이프라인으로 구성된다. Notebooks는 Jupyter Notebooks[1]기반의 머신러닝 모델 개발·학습·배포 환경으로 인프라 관리 부담 없이 다른 사용자와 간편하게 협업하는 것을 지원하는 Colab Enterprise, AI모델 개발 환경에 대한 세부적인 제어와 광범위한 사용자 정의 옵션을 지원하는 Workbench로 구성된다.

구분		내용
Tools	대시보드	§ Vertex AI 가이드, 튜토리얼 등 사용안내와 전체 기능별 설명을 볼 수 있는 대시보드 화면
	모델가든	§ Vertex AI에서 제공하는 AI 모델(200여개)을 형식별, 태스크별, 기능별, 제공업체별 등으로 구분하여 검색∙조회 - 형식(언어, 비전, 테이블 형식, 문서, 음석, 동영상, 멀티모달, 오디오) - 태스크(생성, 분류, 감지, 추출, 인식, 번역, 임베딩, 세분화 등) - 제공업체(Google, Salesforce, Meta, Stability AI 등) - 기능(Vertex AI Studio, API 사용 가능, 오픈소스, 노트북 지원, 파이프라인 지원, 클릭 한번으로 배포 등)
	파이프라인	§ Vertex AI 파이프라인은 머신러닝 워크플로우를 구성하는 일련의 *컴포넌트(Component)*들을 연결하여 정의된 자동화된 실행 흐름. 이러한 컴포넌트들을 연결하여 전체 머신러닝 워크플로우를 구성하고, Vertex AI 파이프라인을 통해 실행하여 재현 가능한 결과를 얻을 수 있음->여러개의 컴포넌트를 순차적으로 실행하는 워크플로우 컴포넌트는 데이터 처리, 모델 훈련, 모델 평가, 모델 배포 등 특정 작업을 수행하는 독립적인 단위 § 세부기능: ① 파이프라인 생성 및 관리(수정/삭제) ② 파이프라인 목록 및 세부정보 조회 ③ 파이프라인 실행 및 스케줄링 ④ 컴포넌트 생성 및 공유 재사용 ⑤ 고급기능(파이프라인 버전관리, 모니터링 및 알림, 데이터 추적, 보안 및 접근제어 등)
Notebooks	Colab Enterprise	§ Jupyter 기반 개발 환경 § 공동작업을 위한 관리형 노트북/런타임 환경을 제공 § Google Colab의 협업 기능을 활용하여 팀원들과 함께 작업 § 노트북 (IPYNB 파일)을 공유하고 다른 사용자와 공동작업 수행
Notebooks	Workbench	§ Jupyter 기반 개발 환경 § 엔터프라이즈급 머신러닝 워크플로우에 최적화되어 있으며, 대규모 데이터 처리, 복잡한 모델 훈련, 모델 배포 및 관리에 필요한 기능을 제공 § 사용자가 인스턴스 유형, 소프트웨어 환경, 네트워크 설정 등 사용환경을 더 세밀하게 제어 가능