AutoML 리소스 업그레이드
AutoML API를 사용하여 만든 기존 리소스가 있는 경우 서비스 중단이나 추가 비용 없이 Cloud Translation - Advanced API를 통해 이러한 리소스를 관리하도록 업그레이드할 수 있습니다. 업그레이드하는 동안 Cloud Translation은 AutoML(기존) 리소스(예: 데이터 세트 및 모델)를 복사하고, Cloud Translation API를 통해 새 Cloud Translation(네이티브) 리소스를 만듭니다.
향후 데이터 세트 및 맞춤 모델의 개선사항이 Cloud Translation에만 적용되므로 Cloud Translation을 사용하는 것이 좋습니다. 업그레이드된 리소스는 향후 추가 언어 쌍 지원과 같은 향상된 기능을 활용할 수 있습니다.
리소스를 업그레이드할 필요는 없습니다. AutoML API는 여전히 사용할 수 있으며 계속 서비스됩니다.
업그레이드 고려사항
업그레이드 후에는 네이티브 리소스와 기존 리소스가 함께 존재하지만 다른 API에서 관리됩니다. 업그레이드된 리소스에 액세스하고 관리하려면 AutoML API가 아닌 Cloud Translation API를 사용해야 합니다.
네이티브 리소스는 리소스 ID를 제외하면 기존 리소스와 동일합니다. Cloud Translation은 기존 리소스를 변경하지 않습니다. 기존 리소스는 이전과 같이 계속 사용할 수 있습니다.
리소스의 일부 또는 전체를 업그레이드할 수 있습니다. 데이터 세트를 업그레이드하면 해당 데이터 세트와 연결된 모든 모델도 자동으로 업그레이드됩니다. 기본 데이터 세트가 없는 모델(예: 연결된 데이터 세트가 삭제된 경우)만 직접 수동으로 업그레이드할 수 있습니다.
기존 리소스와 네이티브 리소스의 차이점
다음 표에서는 기존 리소스와 네이티브 리소스 간의 차이점을 간략하게 설명합니다.
| 기능 | 기존 | 네이티브 |
|---|---|---|
| API를 사용할 때 데이터 세트로 데이터 가져오기 | CSV 파일을 사용하여 Cloud Storage에서 소스 파일 위치 지정 | Cloud Storage에서 TMX 및 TSV 파일 위치 지정 |
| 데이터 내보내기 | 데이터 세트에서 세그먼트 쌍 또는 모델 예측과 함께 테스트 세트를 포함하는 데이터로부터의 모델 내보내기 내보내기를 지원함 | 데이터 세트에서 세그먼트 쌍 내보내기만 지원 |
| 소스 파일별 데이터 분할 보기 | Google Cloud 콘솔에 데이터 세트를 채우는 데 사용된 소스 파일의 목록과 각 파일에서 데이터가 분할된 방법이 표시됨. 또한 가져온 데이터를 소스 파일별로 삭제할 수도 있음 |
해당되지 않음. 네이티브 데이터 세트는 소스 파일 정보를 추적하지 않음 |
| 모델 평가 | 새 테스트 세트 또는 기존 데이터 세트에 대한 평가 실행을 지원 | 새 테스트 세트에서만 평가 실행을 지원 |
| 작업 취소 | 데이터 세트 가져오기 및 모델 생성 작업 취소를 지원합니다. | 장기 실행 작업은 취소할 수 없음 |
업그레이드 후 Google Cloud 콘솔 동작
리소스를 하나 이상 업그레이드하면 Google Cloud 콘솔이 AutoML API 대신 Cloud Translation API를 사용하도록 전환됩니다. 따라서 Google Cloud 콘솔에서 새 데이터 세트를 만들면 기본적으로 네이티브 데이터 세트가 만들어집니다. 이 변경사항은 프로젝트 수준에서 이루어지므로 프로젝트의 다른 사용자에게도 이 변경사항이 표시됩니다. 기존 데이터 세트를 만들려면 기존 데이터 세트 만들기 옵션을 선택하거나 AutoML API를 사용해야 합니다.
새 맞춤 모델을 학습할 때 Google Cloud 콘솔은 데이터 세트에 따라 AutoML API 또는 Cloud Translation API를 사용합니다. 기존 데이터 세트의 경우 콘솔은 AutoML API를 사용하여 기존 모델을 만듭니다. 네이티브 데이터 세트의 경우 Google Cloud 콘솔에서 Cloud Translation API를 사용하여 네이티브 모델을 만듭니다.
Cloud Translation API
Cloud Translation API를 통해 네이티브 리소스를 관리하려면 올바른 리소스 ID로 올바른 API를 호출하도록 코드를 업데이트해야 합니다. 예를 들어 AutoML API를 호출하고 기존 리소스 ID를 참조하는 명령어가 있는 경우 Cloud Translation API를 호출하고 네이티브 리소스 ID를 참조하도록 이러한 명령어를 업데이트해야 합니다.
Cloud Translation API에 관한 자세한 내용은 projects.locations.datasets 및 projects.locations.models 리소스를 참고하세요.
리소스 업그레이드
Google Cloud 콘솔을 사용하여 기존 AutoML 리소스를 Cloud Translation 리소스로 업그레이드합니다.
Cloud Translation Console로 이동합니다.
데이터 세트를 클릭하여 기존 데이터 세트를 확인합니다.
업그레이드를 클릭하여 업그레이드할 수 있는 데이터 세트가 표시된 데이터 세트 업그레이드 창을 엽니다.
데이터 세트를 업그레이드하면 해당 데이터 세트와 연결된 모든 모델도 자동으로 업그레이드됩니다.
업그레이드할 데이터 세트를 선택한 다음 업그레이드 시작을 클릭합니다.
Google Cloud 콘솔의 데이터 세트 페이지에는 업그레이드된 데이터 세트와 기존 데이터 세트가 별도의 테이블에 나열됩니다.
모델을 수동으로 업그레이드하려면 탐색 창에서 모델을 클릭하여 기존 모델을 확인합니다.
기본 데이터 세트가 없는 모델 (예: 모델의 연결된 데이터 세트가 삭제된 경우)만 수동으로 업그레이드할 수 있습니다.
업그레이드를 클릭하여 모델 업그레이드 창을 엽니다.
업그레이드할 모델을 선택하고 업그레이드 시작을 클릭합니다.
Google Cloud 콘솔의 모델 페이지에는 업그레이드된 모델과 기존 모델이 별도의 테이블에 나열됩니다.
리소스를 업그레이드한 후 다음과 같이 변경하는 것이 좋습니다.
- Cloud Translation API 및 새로 만든 리소스를 사용하도록 기존 코드를 업데이트합니다. 자세한 내용은 데이터 세트 만들기 및 관리 및 모델 만들기 및 관리를 참고하세요.
- 번역 예측의 경우 AutoML API 대신 Cloud Translation API를 사용하세요. 자세한 내용은 커스텀 모델을 사용한 텍스트 번역을 참고하세요.
기존 리소스 삭제
새 리소스와 Cloud Translation API를 사용하도록 완전히 이전한 후에는 기존 리소스를 삭제하여 작업할 리소스 세트를 하나만 남겨 둘 수 있습니다.
Cloud Translation Console로 이동합니다.
탐색창에서 데이터 세트를 클릭하여 기존 데이터 세트를 확인합니다.
기존 데이터 세트 표의 각 데이터 세트에서 더보기 > 삭제를 선택한 다음 확인을 클릭합니다.
탐색 창에서 모델을 클릭하여 기존 모델을 확인합니다.
기존 모델 표의 각 모델에 대해 더보기 > 삭제를 선택한 다음 확인을 클릭합니다.