Vertex AI Pipelines용 인터페이스

이 페이지에서는 Vertex AI Pipelines에서 ML 파이프라인을 정의하고 실행하기 위해 사용할 수 있는 인터페이스를 보여줍니다.

파이프라인을 정의하는 인터페이스

Vertex AI Pipelines는 Kubeflow Pipelines(KFP) SDK 또는 TensorFlow Extended(TFX) SDK를 사용하여 정의된 ML 파이프라인을 지원합니다.

Kubeflow Pipelines(KFP) SDK

대규모 정형 데이터 또는 텍스트 데이터를 처리하기 위해 TensorFlow Extended를 사용할 필요가 없는 모든 사용 사례에 KFP를 사용하세요.

Vertex AI Pipelines는 KFP SDK v1.8 이상을 지원합니다. 하지만 Vertex AI Pipelines 문서의 코드 샘플을 사용하려면 KFP SDK v2를 사용하세요.

KFP SDK를 사용하면 커스텀 구성요소를 빌드하거나Google Cloud 파이프라인 구성요소와 같은 사전 빌드된 구성요소를 재사용하여 ML 워크플로를 정의할 수 있습니다. Google Cloud 파이프라인 구성요소를 사용하면 ML 파이프라인에서 AutoML과 같은 Vertex AI 서비스를 쉽게 사용할 수 있습니다. Vertex AI Pipelines는 Google Cloud 파이프라인 구성요소 SDK v2 이상을 지원합니다.Google Cloud 파이프라인 구성요소에 관한 자세한 내용은 Google Cloud 파이프라인 구성요소 소개를 참고하세요.

Kubeflow Pipelines를 사용하여 파이프라인을 빌드하는 방법은 파이프라인 빌드를 참조하세요. Kubeflow Pipelines에 대해 자세히 알아보려면 Kubeflow Pipelines 문서를 참조하세요.

TensorFlow Extended(TFX) SDK

ML 워크플로에서 TensorFlow Extended를 사용하여 테라바이트 규모의 정형 데이터 또는 텍스트 데이터를 처리하는 경우 TFX를 사용하세요. Vertex AI Pipelines는 TFX SDK v0.30.0 이상을 지원합니다.

TFX를 사용하여 ML 파이프라인을 빌드하는 방법을 알아보려면 프로덕션용 TensorFlow Extended 튜토리얼의 시작하기 튜토리얼 섹션을 참조하세요.

파이프라인을 실행하는 인터페이스

ML 파이프라인을 정의한 후 다음 인터페이스 중 하나를 사용하여 ML 파이프라인 실행을 만들 수 있습니다.

• REST API

• SDK 클라이언트

• Google Cloud 콘솔

Vertex AI와 상호작용하는 데 사용할 수 있는 인터페이스에 대한 자세한 내용은 Vertex AI 인터페이스를 참조하세요.

REST API

REST를 사용하여 파이프라인 실행을 만들려면 Pipelines 서비스 API를 사용합니다. 이 API는 projects.locations.pipelineJobs REST 리소스를 사용합니다.

SDK 클라이언트

Vertex AI Pipelines를 사용하면 PVertex AI SDK for Python 또는 클라이언트 라이브러리를 사용하여 파이프라인 실행을 만들 수 있습니다.

Python용 Vertex AI SDK

Python용 Vertex AI SDK(aiplatform)는 Pipelines 서비스 API를 프로그래매틱 방식으로 사용하는 데 권장되는 SDK입니다. 이 SDK에 대한 자세한 내용은 google.cloud.aiplatform.PipelineJob에 대한 API 참고 리소스를 참조하세요.

클라이언트 라이브러리

클라이언트 라이브러리는 프로그래매틱 방식으로 생성된 API 클라이언트(GAPIC) SDK입니다. Vertex AI Pipelines는 다음 클라이언트 라이브러리를 지원합니다.

• Python(aiplatform v1, v1beta1)

• 자바

• Node.js

• Go

자세한 내용은 Vertex AI 클라이언트 라이브러리 설치를 참조하세요.

Google Cloud 콘솔(GUI)

Google Cloud 콘솔은 파이프라인 실행을 검토하고 모니터링하는 데 권장되는 방법입니다. Google Cloud 콘솔을 사용하여 파이프라인 실행 만들기, 삭제, 클론, 템플릿 갤러리에 액세스, 파이프라인 실행의 청구 라벨 가져오기와 같은 다른 작업을 수행할 수도 있습니다.

Google Cloud 콘솔에서 파이프라인으로 이동

다음 단계

• Kubeflow Pipelines SDK를 사용하여 파이프라인을 정의하는 방법을 알아보고 시작하기

• 파이프라인 실행 방법 알아보기

• Vertex AI에서 커스텀 학습 ML 모델을 구현하기 위한 권장사항 알아보기