구글 버텍스 AI란 무엇인가요?

Google Vertex AI란 무엇인가요?

AI 도구를 사용해 보면서 초기 테스트부터 모니터링을 통한 실제 운영까지, 진정한 엔드투엔드 마법이 어디에서 일어나는지 궁금하셨다면, 바로 이 제품이 그 답입니다. 구글의 Vertex AI는 모델 플레이그라운드, 다중 루프 연산(MLOP), 데이터 연결, 벡터 검색 기능을 하나의 엔터프라이즈급 플랫폼에 통합했습니다. 소규모로 시작하여 점차 확장해 나갈 수 있습니다. 이 두 가지를 모두 한 곳에서 제공하는 제품은 의외로 드뭅니다.

아래는 핵심만 간략히 살펴보는 투어입니다. Google Vertex AI란 무엇인지 , 그리고 여러분의 스택에 어떻게 어울리는지, 무엇부터 시도해봐야 하는지, 비용은 어떻게 발생하는지, 또 어떤 경우에는 다른 대안이 더 나은지 등을 알려드리겠습니다. 준비하세요. 내용이 많지만, 생각보다 간단합니다. 🙂

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구글 버텍스 AI란 무엇일까요? 🚀

Google Vertex AI는 기존 ML과 최신 생성형 AI를 모두 포괄하는 AI 시스템을 구축, 테스트, 배포 및 관리하기 위한 Google Cloud의 완전 관리형 통합 플랫폼입니다. 모델 스튜디오, 에이전트 도구, 파이프라인, 노트북, 레지스트리, 모니터링, 벡터 검색 및 Google Cloud 데이터 서비스와의 긴밀한 통합을 결합합니다[1].

간단히 말하면, 기초 모델로 프로토타입을 만들고, 이를 조정하고, 보안 엔드포인트에 배포하고, 파이프라인으로 자동화하고, 모든 것을 모니터링하고 관리하는 곳입니다. 중요한 것은 이 모든 작업을 한 곳에서 수행한다는 점입니다. 이는 첫날에는 생각만큼 중요하지 않습니다[1].

실제 사례를 빠르게 살펴보면, 팀은 스튜디오에서 간단한 프롬프트를 스케치하고, 최소한의 노트북을 구성하여 실제 데이터를 기반으로 입출력을 테스트한 다음, 이러한 자산을 등록된 모델, 엔드포인트 및 간단한 파이프라인으로 승격시키는 과정을 거칩니다. 두 번째 주에는 일반적으로 모니터링 및 알림 설정을 진행합니다. 핵심은 거창한 작업이 아니라 반복 가능성입니다.

Google Vertex AI가 훌륭한 이유는 무엇일까요? ✅

  • 라이프사이클을 위한 하나의 지붕 - 스튜디오에서 프로토타입 제작, 버전 등록, 배치 또는 실시간 배포, 드리프트 및 문제 모니터링. 접착 코드 감소. 탭 감소. 수면 시간 증가[1].

  • Model Garden + Gemini 모델 - 텍스트 및 멀티모달 작업을 위한 최신 Gemini 제품군을 포함하여 Google 및 파트너의 모델을 검색, 맞춤 설정 및 배포합니다[1].

  • Agent Builder - 평가 지원 및 관리형 런타임을 통해 도구와 데이터를 오케스트레이션할 수 있는 작업 중심의 다단계 에이전트를 구축합니다[2].

  • 신뢰성을 위한 파이프라인 - 반복 가능한 학습, 평가, 튜닝 및 배포를 위한 서버리스 오케스트레이션. 세 번째 재학습이 시작될 때 감사하게 생각할 것입니다[1].

  • 대규모 벡터 검색 - Google의 프로덕션급 인프라를 기반으로 구축된 RAG, 추천 및 의미 검색을 위한 대규모, 저지연 벡터 검색[3].

  • BigQuery를 사용한 기능 관리 - 오프라인 저장소를 복제하지 않고 BigQuery에서 기능 데이터를 유지하고 Vertex AI Feature Store를 통해 온라인으로 기능을 제공합니다[4].

  • 워크벤치 노트북 - Google 클라우드 서비스(BigQuery, Cloud Storage 등)에 연결된 관리형 Jupyter 환경[1].

  • 책임감 있는 AI 옵션 - 생성 작업 부하에 대한 안전 도구 및 제로 데이터 보존 제어(적절하게 구성된 경우)[5].

여러분이 실제로 만지게 될 핵심 부품들 🧩

1) 버텍스 AI 스튜디오 - 프롬프트가 성장하는 곳 🌱

UI에서 기초 모델을 플레이, 평가 및 조정합니다. 빠른 반복, 재사용 가능한 프롬프트, 그리고 무언가가 "클릭"되면 프로덕션으로 넘기기에 적합합니다[1].

2) 모델 가든 - 당신의 모델 카탈로그 🍃

Google 및 파트너 모델의 중앙 집중식 라이브러리입니다. 몇 번의 클릭만으로 검색, 맞춤 설정 및 배포가 가능하며, 보물찾기 대신 실제 시작점을 제공합니다[1].

3) 에이전트 빌더 - 안정적인 자동화를 위한 도구 🤝

에이전트가 데모에서 실제 작업으로 발전함에 따라 도구, 기반 및 오케스트레이션이 필요합니다. Agent Builder는 다중 에이전트 경험이 실제 세계의 혼란 속에서 무너지지 않도록 스캐폴딩(세션, 메모리 뱅크, 내장 도구, 평가)을 제공합니다[2].

4) 파이프라인 - 어차피 같은 내용을 반복하게 될 테니까요 🔁

서버리스 오케스트레이터를 사용하여 ML 및 gen-AI 워크플로를 자동화합니다. 아티팩트 추적 및 재현 가능한 실행을 지원합니다. 이를 모델용 CI라고 생각하면 됩니다[1].

5) 워크벤치 - 번거로운 과정 없이 노트북을 관리할 수 있습니다 📓

BigQuery, 클라우드 스토리지 등에 쉽게 접근할 수 있는 안전한 JupyterLab 환경을 구축하세요. 탐색, 특징 엔지니어링 및 제어 실험에 유용합니다[1].

6) 모델 레지스트리 - 영구적인 버전 관리 🗃️

모델, 버전, 계보를 추적하고 엔드포인트에 직접 배포합니다. 레지스트리를 사용하면 엔지니어링 부서로의 전달이 훨씬 덜 번거로워집니다[1].

7) 벡터 검색 - 끊김 없는 RAG 🧭

Google의 프로덕션 벡터 인프라를 사용하여 의미 검색을 확장합니다. 이는 지연 시간이 사용자에게 보이는 채팅, 의미 검색 및 추천에 유용합니다[3].

8) 피처 스토어 - BigQuery를 핵심 데이터 소스로 유지하세요 🗂️

BigQuery에 있는 데이터를 사용하여 온라인에서 기능을 관리하고 제공합니다. 복사 횟수 감소, 동기화 작업 감소, 정확도 향상[4].

9) 모델 모니터링 - 신뢰하되 검증하라 📈

일정 변경 점검을 예약하고, 알림을 설정하고, 생산 품질을 계속 모니터링하세요. 트래픽이 변경되는 순간, 이것이 필요할 것입니다[1].

데이터 스택에 어떻게 통합될까요? 🧵

  • BigQuery - 거기 있는 데이터로 학습하고, 배치 예측을 테이블로 다시 푸시하고, 예측을 다운스트림의 분석 또는 활성화에 연결합니다[1][4].

  • 클라우드 스토리지 - 블롭 레이어를 다시 만들지 않고 데이터 세트, 아티팩트 및 모델 출력을 저장합니다[1].

  • Dataflow 및 관련 도구 - 전처리, 강화 또는 스트리밍 추론을 위해 파이프라인 내에서 관리형 데이터 처리를 실행합니다[1].

  • 엔드포인트 또는 배치 - 앱 및 에이전트용 실시간 엔드포인트를 배포하거나 전체 테이블의 점수를 매기기 위해 배치 작업을 실행합니다. 둘 다 사용할 가능성이 높습니다[1].

실제로 효과가 있는 일반적인 사용 사례 🎯

  • 채팅, 코파일럿, 에이전트 - 데이터, 도구 사용 및 다단계 흐름에 기반을 둡니다. 에이전트 빌더는 단순히 새로움이 아니라 신뢰성을 위해 설계되었습니다[2].

  • RAG 및 의미 검색 - 벡터 검색과 Gemini를 결합하여 자체 콘텐츠를 사용하여 질문에 답합니다. 속도는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 중요합니다[3].

  • 예측 ML - 테이블 형식 또는 이미지 모델을 학습하고 엔드포인트에 배포하고 드리프트를 모니터링하고 임계값이 초과되면 파이프라인을 사용하여 재학습합니다. 고전적이지만 중요합니다[1].

  • 분석 활성화 - BigQuery에 예측을 작성하고, 잠재고객을 구축하고, 캠페인 또는 제품 결정에 정보를 제공합니다. 마케팅과 데이터 과학이 만나는 좋은 순환입니다[1][4].

Vertex AI와 인기 대안 제품 비교표 📊

간략한 개요입니다. 다소 주관적인 의견이 포함되어 있을 수 있습니다. 서비스 및 지역에 따라 정확한 기능과 가격이 다를 수 있다는 점을 유의하시기 바랍니다.

플랫폼 최고의 관객 작동 원리
버텍스 AI Google Cloud 기반 팀, gen-AI + ML 혼합 통합 스튜디오, 파이프라인, 레지스트리, 벡터 검색 및 강력한 BigQuery 연결[1].
AWS 세이지메이커 심층적인 머신러닝 도구가 필요한 AWS 우선 조직 다양한 학습 및 배포 옵션을 제공하는, 성숙하고 완벽한 전체 수명 주기를 지원하는 머신러닝 서비스입니다.
Azure ML 마이크로소프트와 연계된 기업 IT Azure 기반의 통합 ML 라이프사이클, 디자이너 UI 및 거버넌스.
데이터브릭스 ML 레이크하우스 팀, 노트북 중심의 작업 흐름 강력한 데이터 기반 워크플로우와 프로덕션 머신러닝 기능을 갖추고 있습니다.

네, 표현이 어색하네요. 실제 표는 때때로 그렇습니다.

비용을 누구나 이해하기 쉽게 설명해 드릴게요 💸

주로 세 가지 항목에 대한 비용을 지불하는 것입니다

  1. 모델 사용료는 작업량 및 사용 등급에 따라 책정됩니다.

  2. 사용자 지정 학습 및 튜닝 작업을 위한 컴퓨팅

  3. 온라인 엔드포인트 또는 배치 작업에 서비스를 제공합니다

정확한 수치와 최신 변경 사항은 Vertex AI 및 생성형 제품의 공식 가격 페이지를 확인하세요. 나중에 감사하게 될 팁: 무거운 것을 배포하기 전에 Studio와 프로덕션 엔드포인트에 대한 프로비저닝 옵션과 할당량을 검토하세요[1][5].

보안, 거버넌스 및 책임감 있는 AI 🛡️

Vertex AI는 책임감 있는 AI 지침 및 안전 도구와 데이터 보존을 0으로 만드는 (예: 데이터 캐싱을 비활성화하고 적용 가능한 경우 특정 로그를 선택 해제)[5]. 역할 기반 액세스, 개인 네트워킹 및 감사 로그를 결합하여 규정 준수에 유리한 빌드를 만듭니다[1].

Vertex AI가 완벽할 때와 과도할 때 🧠

  • 인공지능(AI) 및 머신러닝을 위한 단일 환경, 강력한 BigQuery 통합, 파이프라인, 레지스트리 및 모니터링을 포함하는 프로덕션 경로를 원하는 경우에 적합합니다

  • 간단한 모델 호출이나 관리, 재학습, 모니터링이 필요 없는 단일 목적 프로토타입만 필요한 경우에는 과도한 기능입니다

솔직히 말해서, 대부분의 프로토타입은 실패하거나 아니면 오히려 발전하게 됩니다. Vertex AI는 후자를 해결합니다.

빠른 시작 - 10분 맛 테스트 ⏱️

  1. Vertex AI Studio를 열어 모델로 프로토타입을 만들고 마음에 드는 프롬프트를 몇 개 저장하세요. 실제 텍스트와 이미지로 테스트해 보세요[1].

  2. Workbench 에서 최소한의 앱이나 노트북에 가장 적합한 프롬프트를 연결하세요 . 깔끔하고 간편합니다[1].

  3. 앱의 백킹 모델 또는 튜닝된 자산을 모델 레지스트리 이름 없는 아티팩트를 함부로 사용하지 않도록 합니다[1].

  4. 데이터를 로드하고 출력을 평가하고 별칭 뒤에 새 버전을 배포하는 파이프라인을 생성합니다

  5. 모니터링을 추가하세요 . 미래의 당신은 이를 위해 커피를 사줄 것입니다[1].

선택 사항이지만 스마트합니다. 사용 사례가 검색형이거나 채팅형인 경우 처음부터 벡터 검색

구글 버텍스 AI란 무엇일까요? - 간단하게 설명해 드릴게요 🧾

Google Vertex AI란 무엇인가요? Google Cloud의 올인원 플랫폼으로 에이전트, 파이프라인, 벡터 검색, 노트북, 레지스트리 및 모니터링을 위한 내장 도구를 통해 프롬프트부터 프로덕션까지 AI 시스템을 설계, 배포 및 관리할 수 있습니다. 팀이 제품을 출시할 수 있도록 지원하는 방식으로 구성되어 있습니다[1].

다양한 선택지를 한눈에 살펴보고, 올바른 길을 선택하세요 🛣️

이미 AWS를 깊이 있게 사용하고 있다면 SageMaker는 마치 원래 쓰던 것처럼 느껴질 겁니다. Azure 환경에서는 Azure ML을 . 팀원들이 노트북이나 데이터센터에서 작업하는 환경이라면 Databricks ML이 탁월한 선택입니다. 어느 쪽도 틀린 것은 아니며, 결국 데이터의 중요도와 거버넌스 요구 사항에 따라 결정됩니다.

자주 묻는 질문(FAQ) - 속사포처럼 🧨

  • Vertex AI는 생성 AI에만 사용되는가? No-Vertex AI는 데이터 과학자와 ML 엔지니어를 위한 MLOps 기능을 사용하여 기존 ML 학습 및 서비스도 제공합니다[1].

  • BigQuery를 기본 저장소로 유지할 수 있나요? 예 - Feature Store를 사용하여 BigQuery에 기능 데이터를 유지하고 오프라인 저장소를 복제하지 않고 온라인으로 제공할 수 있습니다[4].

  • Vertex AI는 RAG에 도움이 되나요? 네, Vector Search는 이를 위해 구축되었으며 스택의 나머지 부분과 통합됩니다[3].

  • 비용을 어떻게 관리하나요? 소규모로 시작하고, 측정하고, 할당량/프로비저닝 및 워크로드 클래스 가격을 검토한 후 확장하세요[1][5].

참고 자료

[1] Google Cloud - Vertex AI 소개(통합 플랫폼 개요) - 자세히 보기

[2] Google Cloud - Vertex AI Agent Builder 개요 - 자세히 보기

[3] Google Cloud - Vertex AI RAG 엔진을 사용한 Vertex AI 벡터 검색 - 자세히 보기

[4] Google Cloud - Vertex AI의 기능 관리 소개 - 자세히 보기

[5] Google Cloud - Vertex AI의 고객 데이터 보존 및 데이터 제로 보존 - 자세히 보기

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