15 모델
Oracle AI Data Platform을 사용하면 데이터에 대한 추론 및 예측을 실행하는 데 사용할 수 있는 머신 러닝(ML) 모델을 개발하고 개선할 수 있습니다.
AI 데이터 플랫폼의 머신 러닝 모델을 사용하면 하이퍼 매개변수, 입력 데이터 세트 및 기능 엔지니어링과 같은 실험 조건의 성능 분석, 협업 및 분석을 통해 최적화된 모델을 구축할 수 있습니다.
AI 데이터 플랫폼의 모델 레지스트리는 마스터 카탈로그에 있으며 작업영역에서 개발된 실험 실행을 선택하여 모델로 등록할 수 있습니다. 레지스트리의 모델을 노트북에 로드하여 개발 중인 모델과 성능을 비교하거나 워크플로를 통해 스케줄링하여 로드된 모델을 사용하여 뱃치 추론을 실행할 수 있습니다.
기존 실험을 기반으로 모델을 생성하거나 필요한 정보가 포함된 파일을 업로드하여 AI 데이터 플랫폼 작업영역에 모델을 등록할 수 있습니다. 노트북의 실험에서 직접 모델을 등록할 수도 있습니다.
주:
AI 데이터 플랫폼에서 이전에 사용한 실험 또는 모델을 사용하지 않은 경우 연관된 컴퓨트 클러스터를 재시작하거나 실험 및 모델과 함께 사용할 새 컴퓨트 클러스터를 생성해야 합니다.모델이 생성되면 배치 탭에서 끝점으로 사용할 수 있도록 배치할 수 있습니다. 배포된 후에는 배포를 활성화하여 엔드포인트를 통해 사용할 수 있도록 설정하거나, 일시적으로 비활성화하거나, 배포에 사용되는 모델 버전을 변경하거나, 활성 배포에서 테스트 쿼리를 실행하거나, 배포 이름, 설명 및 태그를 수정하거나, 배포를 삭제할 수 있습니다.
모델을 배치하려면 연결된 AI 컴퓨트가 필요합니다. 자세한 내용은 AI 컴퓨트를 참조하십시오.
주:
Oracle은 AI 에이전트 워크로드에 다양한 AI 컴퓨트 클러스터를 사용하고, 최적의 성능을 위해 배포 워크로드를 모델링할 것을 권장합니다. 또한 각 모델 배치마다 서로 다른 AI 컴퓨트 클러스터를 사용하는 것이 좋습니다.제한사항
모델 배포는 100MB 이하의 모델로 제한됩니다.
기존 실험 실행에서 모델 등록
Oracle AI Data Platform 작업영역에서 실행된 기존 실험의 모델을 등록할 수 있습니다.
- 홈 페이지에서 모델을 누릅니다.
- 등록을 누릅니다.
- 모델의 이름, 설명 및 버전을 입력합니다.
- 기존 실험 실행을 선택합니다.
- 작업영역 드롭다운 목록에서 실험이 있는 작업영역을 선택합니다.
- 실험 드롭다운 목록에서 모델에 사용할 실험을 선택합니다.
- 실험 실행 드롭다운 목록에서 사용할 실험 실행을 선택합니다.
- 모델 드롭다운 목록에서 사용할 모델을 선택합니다.
- 선택 사항: 자유 형식 또는 정의된 태그 형식으로 추가 메타데이터를 제공합니다. 추가를 눌러 추가 태그를 생성합니다.
- 선택 사항: 모델 유형 또는 사용 사례와 같은 사용자정의 필드 형식으로 추가 정보를 제공합니다. 추가 사용자정의 필드를 생성하려면 추가를 누릅니다.
- 등록을 누릅니다.
모델 상세내역 조회
버전, 측정항목, 아티팩트 및 계보와 같은 등록된 모델에 대한 세부정보를 볼 수 있습니다.
- 홈 페이지에서 모델을 누릅니다.
- 세부정보를 보려는 모델의 이름을 누릅니다.
- 모델에 대한 자세한 내용을 보려면 개요, 세부정보, 버전 또는 아티팩트 탭을 누릅니다.
- 버전을 누른 다음 실행 이름을 눌러 이 모델을 생성한 실행 및 실험을 확인합니다.
모델 세부정보 편집
모델 생성 후 모델의 이름, 설명 및 메타데이터 태그를 수정할 수 있습니다.
- 홈 페이지에서 모델을 누릅니다.
- 편집할 모델 옆에 있는 편집을 누릅니다. 모델 이름을 누르고 오른쪽 상단의 작업 메뉴를 누른 다음 편집을 누를 수도 있습니다.
- 모델 이름 또는 설명을 수정합니다. 태그를 추가 및 제거할 수도 있습니다. 변경사항 저장을 누릅니다.
모델 삭제합니다.
작업영역에서 더 이상 필요하지 않은 모델을 삭제할 수 있습니다.
- 홈 페이지에서 모델을 누릅니다.
- 삭제할 모델 옆에 있는 삭제를 누릅니다. 모델 이름을 누르고 오른쪽 상단의 작업 메뉴를 누른 다음 삭제를 누를 수도 있습니다.
- 삭제를 누릅니다.
모델 배포 생성
모델 배치를 생성하면 에이전트와 기타 기능에 대한 끝점으로 모델을 사용할 수 있습니다.
주:
새 모델 배치를 생성하기 전에 활성 AI 컴퓨트가 있는지 확인하십시오. 새 AI 컴퓨트를 만들려면 Create an AI Cluster를 참조하십시오.- 홈 페이지에서 모델을 누릅니다.
- 배치를 생성할 모델의 이름을 누릅니다.
- 배포 생성을 누릅니다.
- 배치에 대한 이름 및 설명을 제공하십시오.
- 버전 드롭다운 메뉴에서 이 배치에 사용할 모델의 버전을 선택합니다.
- 배치할 작업 영역을 선택합니다.
- 드롭다운에서 이 모델 배치에 사용할 활성 AI 컴퓨트를 선택합니다.
- 인증 방식을 선택합니다.
- OAuth의 경우 대상자 클레임, 발행자 클레임 및
jwks.JSON에 대한 URI를 제공해야 합니다.
- OAuth의 경우 대상자 클레임, 발행자 클레임 및
- 선택 사항: 다른 사용자와 에이전트가 이 배치의 사용을 식별할 수 있도록 태그를 제공합니다. 추가를 눌러 여러 태그를 생성합니다.
- 생성을 누릅니다.
모델 배포
모델 배치가 생성되면 끝점을 통해 액세스할 수 있도록 배치해야 합니다. 이전에 비활성화된 모델을 재배치할 수도 있습니다.
- 홈 페이지에서 모델을 누릅니다.
- 배치할 모델의 이름을 누릅니다.
- 배치 탭을 누릅니다.
- 작업 메뉴를 누른 다음 활성화를 누릅니다.
- 선택 사항: 이 모델 배치를 활성화하는 사유를 입력합니다.
- 활성화를 누릅니다.
모델 배치 해제
다른 사용자가 끝점에 액세스할 수 없도록 모델 배치를 비활성화할 수 있습니다. 비활성화된 모델 배치는 필요할 때 재활성화할 수 있습니다.
- 홈 페이지에서 모델을 누릅니다.
- 배치를 비활성화할 모델의 이름을 누릅니다.
- 배치 탭을 누릅니다.
- 작업 메뉴를 누른 다음 비활성화를 누릅니다.
- 선택 사항: 이 모델 배포를 비활성화하는 사유를 입력합니다.
- 비활성화를 누릅니다.
모델 배치 끝점으로 질의 전송
모델 배치 끝점으로 질의를 전송하고 응답을 확인하여 모델 배치를 테스트할 수 있습니다.
- 홈 페이지에서 모델을 누릅니다.
- 배치 끝점으로 질의를 전송할 모델의 이름을 누릅니다.
- 배치 탭을 누릅니다.
- [작업] 메뉴를 누른 다음 질의 전송을 누릅니다.
- 쿼리 방법을 선택하십시오.
- 요청 필드에 테스트 질의를 입력합니다.
- 요청 전송을 클릭합니다. 응답 필드에서 요청이 수신 및 수락되었는지 확인합니다.
모델 배치 버전 롤포워드
모델 배포 버전은 필요에 따라 최신 버전으로 롤포워드할 수 있습니다. 모델 배치 버전을 변경해도 끝점 주소가 변경되지 않습니다.
- 홈 페이지에서 모델을 누릅니다.
- 버전을 롤포워드할 모델의 이름을 클릭합니다.
- 배치 탭을 누릅니다.
- 작업 메뉴를 누른 다음 롤포워드를 누릅니다.
- 대상 버전 드롭다운 메뉴에서 원하는 버전을 선택합니다.
- 롤포워드를 누릅니다.
모델 배치 버전 롤백
모델 배포 버전은 필요에 따라 이전 버전으로 롤백할 수 있습니다. 모델 배치 버전을 변경해도 끝점 주소가 변경되지 않습니다.
- 홈 페이지에서 모델을 누릅니다.
- 버전을 롤백할 모델의 이름을 클릭합니다.
- 배치 탭을 누릅니다.
- 작업 메뉴를 누른 다음 롤백을 누릅니다.
- 대상 버전 드롭다운 메뉴에서 원하는 버전을 선택합니다.
- 롤백을 누릅니다.
모델 배포 편집
모델 배치가 생성된 후 모델 배치에서 이름, 설명 및 메타데이터 태그를 수정할 수 있습니다.
- 홈 페이지에서 모델을 누릅니다.
- 편집할 모델의 이름을 누릅니다.
- 배치 탭을 누릅니다.
- 작업 메뉴를 누른 다음 편집을 누릅니다.
- 이름, 설명 및 태그를 수정합니다.
- 변경사항 저장을 누릅니다.
모델 배포 삭제
더 이상 필요하지 않은 소유한 모델 배치를 삭제할 수 있습니다.
주:
비활성화된 모델 배포만 삭제할 수 있습니다. 모델 배치 해제를 참조하십시오.- 홈 페이지에서 모델을 누릅니다.
- 배포를 삭제하려는 모델의 이름을 누릅니다.
- 배치 탭을 누릅니다.
- 작업 메뉴를 누른 다음 삭제를 누르십시오.
- 삭제를 누릅니다.
