Google skill boost에서 Jupyter notebook 사용 공통 가이드
(Vertex AI Workbench에서 Jupyter notebook 열고 python코드 실행)
Google Skill Boost 과정 실행 시 반복되는 작업들입니다.
* 검은 폰트 : 구글 설명 번역
* 파랑 폰트 : 블로그추가 설명
Setup and requirements (설정 및 요구 사항)
1. Before you click the Start Lab button (랩 시작 버튼을 클릭하기 전에)
- 다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다.
실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지를 표시합니다.
- 실습시작을 누르면 나타나는 타이머 👇
- 실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 실습 활동을 진행할 수 있습니다.
실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.
- 실습시작을 누르면 나타나는 임시 사용자 인증 정보들 (매번 다릅니다)👇
- 이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.
- 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)
| 참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드(권장) 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학습자 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다. |
- 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)
| 참고: 이 실습에는 학습자 계정만 사용하세요. 다른 Google Cloud 계정을 사용하는 경우 해당 계정에 비용이 청구될 수 있습니다. |
2. How to start your lab and sign in to the Google Cloud console
(실습을 시작하고 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 방법)
1. "Start Lab(실습 시작)" 버튼 선택
- 실습 비용을 결제해야 하는 경우 결제 수단을 선택할 수 있는 대화상자가 열립니다.
- 저의 경우 잇츠잼 스터디에서 준 크래딧을 선택하였습니다.
2. 아래와 같은 "End Lab" 버튼이 노출됨
- 왼쪽에는 다음과 같은 항목이 포함된 실습 세부정보 창이 있습니다.
- 주의 : 실습시작을 누르면 나오는 정보들은 매번 다릅니다
- Google Cloud 콘솔 열기 버튼
- 남은 시간
- 이 실습에 사용해야 하는 임시 사용자 인증 정보
- 필요한 경우 실습 진행을 위한 기타 정보
3. Google Cloud 콘솔 열기를 클릭합니다
- "Open Google Cloud console" 버튼에서 오른쪽 마우스 버튼 클릭 > '시크릿 창에서 링크 열기' 선택합니다 👇
(이렇게 진입 시 자동 로그인 됩니다)
- Tip: 두 개의 탭을 각각 별도의 창으로 나란히 정렬하세요.
(모니터 화면이 넓지 않은 경우 불편합니다)
4. 아래와 같이 시크릿 창에서 사이트가 열립니다.
- 실습에서 리소스가 가동되면 다른 탭이 열립니다.
4-1. 로그인 안된 경우 ( 위 3번에서 '시크릿 창에서 링크 열기' 선택하지 않은 경우)
- 직접 로그인해야 아래 화면에 진입됩니다. (번거로움)
ㄴ> 위 2번 실습 세부정보 창에서 "Username" & "Password" 값들을 복사하여 ID, PASSWORD에 입력해 직접 로그인합니다.
⚠️ 로그인 계정 관련 주의 사항- 참고: 계정 선택 대화상자가 표시되면 다른 계정 사용을 클릭합니다.- 중요 : 실습에서 제공하는 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. Google Cloud 계정 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. - 참고 : 이 실습에 자신의 Google Cloud 계정을 사용하면 추가 요금이 발생할 수 있습니다. 과금방지를 위해 반드시 위 2번에서 보여준 "임시 사용자 인증 정보"에 해당하는 구글 계정을 선택해주세요. |
4-2. 자동 로그인된 경우(위 3번에서 '시크릿 창에서 링크 열기' 선택한 경우)
- 아래처럼 동의화면이 나타납니다. 표시되는 이 페이지들은 클릭하여 넘깁니다. (편함)
- 이용약관에 동의합니다.
- 임시 계정이므로 복구 옵션이나 2단계 인증을 추가하지 않습니다.
- 무료 체험판을 신청하지 않습니다.
계정 시작에 동의 해주세요.
아래 약관동의도 해주세요.
5. 로그인 및 동의과정을 마치면 잠시 후 아래와 같은 Google Cloud 화면에 진입합니다.
| +) 참고 Google Cloud 제품 및 서비스에 액세스하려면, (아래 빨간 테두리 표시된) 탐색 메뉴를 클릭하거나 검색창에 제품 또는 서비스 이름을 입력합니다.  |
Task 1. Open the notebook in Vertex AI Workbench
(작업 1. Vertex AI Workbench에서 노트북 열기)
- Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴(
)에서 Vertex AI > Workbench를 클릭합니다.
화면 내에서 Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴👇
Vertex AI > Workbench 메뉴 위치👇
2. Workbench 메뉴 진입 시 아래와 같은 화면이 나타나면 "Open JupyterLab."버튼을 클릭합니다.
ㄴ> 중요) 생각보다 자주 많이 발생하는 에러 상황 해결법 👇
JupyterLab 에 노트북이 표시되지 않는다면??
다음 추가 단계에 따라 인스턴스를 재설정하세요. 1. JupyterLab의 브라우저 탭을 닫고 Workbench 홈페이지로 돌아갑니다. 2. 인스턴스 이름 옆의 체크박스를 선택하고 "Reset"버튼을 클릭합니다. 3. "Open JupyterLab" 버튼이 다시 사용 설정되면 1분 정도 기다린 후 "Open JupyterLab."버튼을 클릭합니다. |
위 'Task1'에서 "Open JupyterLab."버튼을 클릭하면 노트북 환경에 진입합니다.
진입 시 시간이 조금 걸립니다.
진입 성공하면 대략 아래와 같은 화면이 노출됩니다.
이제 아래 Task2를 할 차례입니다. 👇👇
Task 2. Set up the notebook
(작업 2. 노트북 설정하기)
1. notebook name 파일을 엽니다. (=Open the notebook name file.)
실습 환경에서 해당 과정에서 지정한 파일을 열면 됩니다.
ex) 'intro_agent_engine' 파일인 경우 (과정 시작하면 과정사이트에 아래 Task2 1번처럼 파일명이 보입니다)
실습 환경에서 'intro_agent_engine' 파일 클릭하세요.
여기서부터가 'Vertex AI Workbench의 Jupyter 노트북에서 Python 코드를 실행하는 방법'입니다.
2. Select Kernel(커널 선택) 대화상자에서 사용 가능한 커널 목록 중 Python 3를 선택합니다.
(= In the Select Kernel dialog, choose Python 3 from the list of available kernels)
3. 노트북의 Getting Started(시작하기) 및 Import libraries(라이브러리 가져오기) 섹션을 실행합니다.
(= Run through the Getting Started section of the notebook. The Project ID and Location are pre-configured for you.)
- 열린 'intro_agent_engine' 파일 내용을 보면 Getting Started(시작하기) 및 Import libraries(라이브러리 가져오기) 섹션이 보입니다.
3-1. 위에서 부터 코드를 순서대로 실행해주세요.
* 참고: Colab only(Colab만 해당)이라고 되어 있는 노트북 셀은 건너뛰어도 됩니다. 노트북 셀 실행 중 429 응답이 발생하는 경우 1분 동안 기다린 다음 다시 셀을 실행하여 계속 진행하세요. (👇아래 화면과 같은 부분)
a) 코드에 커서를 놓고 재생 버튼 클릭합니다. (페이지 상단 재생버튼, 코드 우측 상단 재생버튼 둘 다 동일)
b) [*]표시는 코드 실행하는 중이라는 표시입니다.
c) 정상적으로 실행되었다면, [*]표시가 [숫자]로 변경되면 실행되었다는 표시 입니다.
- 숫자는 몇 번째로 실행했는지 의미
- 위처럼 코드 아래 영역에 코드 실행 결과가 노출됩니다
실행 결과 화면 모습 예시
1) 정상 실행 시 결과
2) 에러 발생 시 결과
d) 실행한 코드에서 에러 발생했다면, 아래처럼 코드 아래 에러 메시지가 표시됩니다.
3-2. (종종) Restart를 요구하는 부분이 있을 수도 있습니다.
-> restart 진행해주시면 됩니다.
3-3. (대부분) Project ID(프로젝트 ID)와Location(위치)를 입력해야하는 부분이 있습니다.
- 반드시 코드에 Project ID(프로젝트 ID)와Location(위치)값을 입력해야 이후 오류가 발생하지 않습니다!
a) Project ID(프로젝트 ID)와Location(위치)값 찾기
- Start Lab 버튼 눌렀을 때 알려준 아래 값 또는 Task2에 값이 기재되어 있습니다.
- (Location이 없는 경우 보통 자동으로 코드에 채워져 있습니다.)
- Project ID(프로젝트 ID)로는 Project ID을(를) 사용하고, Location(위치)으로는 Region을(를) 사용합니다.
또는
b) 코드에 PROJECT_ID = "[your-project-id]", LOCATION = "[your-region]"와 같이 나오는 부분들을 작성합니다.
- 작성해야 하는 코드 부분 👇
아래처럼 각자의 값을 작성합니다 👇
출처
Vertex AI Workbench 소개 | Google Cloud
전체 데이터 과학 워크플로에 사용되는 Jupyter 노트북 기반 개발 환경인 Vertex AI Workbench에 대해 알아봅니다.
cloud.google.com
- 프롬프트 설계에 관한 문서
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/text/text-prompts
텍스트 프롬프트 설계 | Generative AI on Vertex AI | Google Cloud
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