Vertex AI Workbench란?

베하~

안녕하세요 3대 5000의 man, xoxo 입니다

이번 시간에는 GCP에서 제공하는 서비스인 Vertex AI Workbench에 대해서 알아보겠습니다.

 

GCP 프로젝트 안에서 jupyter notebook을 활용하면서 머신러닝의 모든 워크플로우를 진행할 수 있는 개발환경입니다.

데이터 사이언티스트에게 익숙한 jupyter notebook을 구글 클라우드 상에서 그대로 사용할 수 있어 편리하고 익히기가 쉬운 것이 특징입니다. 

 

 

관련 링크 : https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/workbench/introduction?hl=ko

 

관리형 노트북 vs 사용자 관리 노트북

Vertex AI Workbench에서는 두 가지의 Jupyter notebook 옵션을 제공되며 두 옵션 모두 JupyterLab 사전 패키징이 되어 있으며 기본적인 딥러닝 패키징은 설치되어 있는데 차이점은 아래와 같습니다.

 

관리형 노트북(managed notebook)

end-to-end 노트북 기반 프로덕션 환경을 설정하고 작업하는데 도움이 되는 통합 및 기능을 갖춘 Google 관리 환경. 일반적인 end-to-end 데이터 과학 워크플로우에 적합합니다.

- JupyterLab 인터페이스 안에서 워크플로 중심 작업을 수행할 수 있도록 통합 기능 제공

- JupyterLab에서 하드웨어 및 프레임워크 제어

- 커스텀 Docker 컨테이너 이미지 추가 가능

- 데이터 액세스: BigQuery, Google Cloud Storage Integration 제공

- 노트북이 반복 일정으로 실행되도록 설정할 수 있음

- dataproc 통합

 

사용자 관리 노트북(user-managed notebook)

세부적으로 맞춤설정할 수 있는 Deep Learning VM Image 인스턴스로, 환경에 대한 많은 제어가 필요한 사용자에게 적합

- 맞춤 설정이 가능한 딥러닝 VM 인스턴스

- 노트북 인스턴스를 만들 때 머신 유형과 인스턴스의 프레임워크 등 세부정보를 직접 선택

- 인스턴스에서 소프트웨어 및 패키지 버전 업데이트와 같은 수동 수정을 수행

- 특정 네트워킹 및 보안 요구사항이 있는 사용자의 경우 좋은 옵션

 

요금 차이

관리형이 편리한만큼 시간당 가격은 10배 정도 높으며 컴퓨팅 및 스토리지 리소스 요금은 Compute Engine 및 Cloud Storage에 지불하는 요금과 동일하고, 노트북 내에서 빅쿼리를 사용하면 빅쿼리 비용은 따로 발생하는 등 추가적으로 Google Cloud 리소스를 사용하면 비용이 그 만큼 늘어나는 것이 특징입니다.

SKU	[관리형 노트북] 시간당 관리수수료	[사용자 관리 노트북] 시간 당 관리수수료
vCPU	vCore당 $0.05	vCore당 $0.005
T4, K80, P4 (표준 GPU)	GPU당 $0.35	GPU당 $0.035
P100, V100, A100 GPU (Premium GPU)	GPU당 $2.48	GPU당 $0.25

 

다음시간에는 직접 Vertex AI Workbench 두가지 유형을 생성하는 시간을 가지도록 하겠습니다~