Vertex AI의 기능 관리 소개

머신러닝(ML)에서 특성은 모델 학습이나 온라인 예측에 사용할 수 있는 인스턴스 또는 항목의 특성 속성입니다. 특성은 일반적으로 특성 변환이라고도 하는 특성 추출 기법을 사용하여 원시 ML 데이터를 측정 가능하고 공유 가능한 속성으로 변환하여 생성됩니다.

특성 관리는 중앙 집중식 위치 또는 저장소에 저장된 ML 특성을 생성, 유지관리, 공유, 서빙하는 프로세스를 의미합니다. 특성 관리를 사용하면 특성을 재사용하여 모델을 쉽게 학습 및 재학습할 수 있으므로 AI 및 ML 배포의 수명 주기가 줄어듭니다.

ML 특성을 저장, 검색, 공유, 서빙하기 위한 특성 관리 서비스가 포함된 제품 또는 서비스를 Feature Store라고 합니다. Vertex AI에는 다음과 같은 Feature Store 서비스가 포함됩니다.

• Vertex AI Feature Store

• Vertex AI Feature Store(기존)

이 페이지에서는 두 가지 특성 관리 서비스를 소개하고 비교하며 해당 기능을 간략하게 설명합니다. 또한 Vertex AI Feature Store(기존)의 기존 Feature Store를 새 Vertex AI Feature Store로 마이그레이션하는 방법을 설명합니다.

Vertex AI Feature Store

Vertex AI Feature Store는 BigQuery 데이터 소스에서 특성 데이터를 유지관리하고 서빙할 수 있는 특성 관리에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다. 이 접근 방식에서 Vertex AI Feature Store는 BigQuery의 특성 데이터 소스에 온라인 서빙 기능을 제공하고 이러한 데이터를 기반으로 특성을 온라인으로 서빙할 수 있는 메타데이터 레이어 역할을 합니다. Vertex AI의 데이터를 별도의 오프라인 스토어로 복사하거나 가져올 필요가 없습니다.

Vertex AI Feature Store는 Dataplex와 통합되어 특성 메타데이터를 추적합니다. 또한 임베딩을 지원하며 최근접 이웃에 대한 벡터 유사성 검색을 실행할 수 있습니다.

Vertex AI Feature Store는 매우 짧은 지연 시간 서빙에 최적화되어 있으며 다음을 수행할 수 있습니다.

• BigQuery의 데이터 관리 기능을 활용하여 BigQuery에 오프라인 특성 데이터를 저장하고 유지관리합니다.

• 특성을 특성 레지스트리에 추가하여 공유하고 재사용합니다.

• Bigtable 온라인 서빙을 사용하여 짧은 지연 시간으로 또는 최적화된 온라인 서빙을 사용하여 매우 짧은 지연 시간으로 온라인 예측을 위한 특성을 서빙합니다.

• 임베딩을 특성 데이터에 저장하고 최적화된 온라인 서빙을 사용하여 벡터 유사성 검색을 수행합니다.

• Dataplex에서 지형지물 메타데이터를 추적합니다.

Vertex AI Feature Store에 대한 자세한 내용은 Vertex AI Feature Store 문서를 참고하세요.

Vertex AI Feature Store(기존)

Vertex AI Feature Store(기존)는 ML 특성 데이터를 저장, 구성, 서빙할 수 있는 중앙 집중식 저장소를 제공합니다. Vertex AI 내에서 온라인 스토어와 오프라인 스토어를 모두 캡슐화하는 리소스 계층 구조를 프로비저닝합니다. 온라인 스토어는 온라인 예측을 위한 최근 특성 값을 서빙합니다. 오프라인 스토어는 ML 모델 학습을 위해 일괄 제공할 수 있는 특성 데이터(이전 데이터 포함)를 저장하고 유지관리합니다.

Vertex AI Feature Store(기존)는 모든 기능을 갖춘 특성 관리 서비스로, 다음을 수행할 수 있습니다.

• Cloud Storage 버킷 또는 BigQuery 소스와 같은 데이터 소스에서 특성 데이터를 오프라인 스토어로 일괄 또는 스트림 가져오기합니다.

• 예측을 위해 특성을 온라인으로 서빙합니다.

• ML 모델 학습 또는 분석을 위해 특성을 일괄 서빙하거나 내보냅니다.

• EntityType 및 Featurestore 리소스에 Identity and Access Management(IAM) 정책을 설정합니다.

• Google Cloud 콘솔에서 Feature Store 리소스를 관리합니다.

Vertex AI Feature Store(기존)에는 임베딩 관리 또는 벡터 검색 기능이 포함되지 않습니다. 특성 데이터에서 임베딩을 관리하거나 벡터 유사성 검색을 실행해야 하는 경우 Vertex AI Feature Store로 전환하는 것이 좋습니다. Vertex AI Feature Store로 이전하는 방법에 관한 자세한 내용은 Vertex AI Feature Store로 이전을 참고하세요.

Vertex AI Feature Store(기존)에 대한 자세한 내용은 Vertex AI Feature Store(기존) 문서를 참조하세요.

Vertex AI Feature Store와 Vertex AI Feature Store(기존) 비교

다음 표에서는 Vertex AI Feature Store(기존)와 새로운 Vertex AI Feature Store의 다양한 측면을 비교합니다.

Vertex AI Feature Store로 이전

Vertex AI Feature Store(기존) 리소스 및 특성 데이터는 Vertex AI Feature Store에서 즉시 사용할 수 없습니다. Vertex AI Feature Store(기존)의 기존 사용자이고 프로젝트를 Vertex AI Feature Store로 마이그레이션하려면 다음 단계를 수행하세요. Vertex AI Feature Store의 리소스 계층 구조는 Vertex AI Feature Store (기존)의 리소스 계층 구조와 다르므로 특성 데이터를 마이그레이션한 후 리소스를 수동으로 만들어야 합니다.

1. BigQuery에서 아직 지형지물 데이터를 사용할 수 없는 경우 지형지물 데이터를 BigQuery로 내보내고 BigQuery 테이블과 뷰를 만듭니다. 데이터를 내보내고 준비할 때는 데이터 준비 가이드라인을 따르세요. 예를 들면 다음과 같습니다.

   • 각 지형지물은 열에 해당합니다. 항목 ID는 별도의 열이 될 수 있으며 이를 ID 열로 식별할 수 있습니다.

   • Vertex AI Feature Store에는 EntityType 및 Entity 리소스가 없습니다. 엔티티 ID에 해당하는 행에 각 엔티티의 특성 값을 제공합니다.

2. 선택사항: 특성 그룹과 특성을 추가하여 지형지물 데이터 소스를 등록합니다. 자세한 내용은 특성 그룹 만들기 및 특성 만들기를 참고하세요.

3. 특성 데이터를 기반으로 온라인 스토어 및 특성 뷰 인스턴스를 만들어 온라인 서빙을 설정합니다.

다음 단계

• Vertex AI Feature Store 자세히 알아보기

• Vertex AI Feature Store(기존) 자세히 알아보기