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Google Cloud 프로젝트 설정

Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.

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필요한 역할 얻기

Reasoning Engine을 사용하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 프로젝트에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

Vertex AI 사용자(roles/aiplatform.user)
스토리지 관리자(roles/storage.admin)
Vertex AI Reasoning Engine 서비스 에이전트(roles/aiplatform.reasoningEngineServiceAgent)

역할 부여에 대한 자세한 내용은 액세스 관리를 참조하세요.

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 통해 필요한 권한을 얻을 수도 있습니다.

Cloud Storage 버킷 만들기

Reasoning Engine은 배포 프로세스 중에 Cloud Storage 버킷에서 애플리케이션의 아티팩트를 스테이징합니다. Python용 Vertex AI SDK를 사용하도록 인증된 주 구성원(사용자 또는 서비스 계정)에게 이 버킷에 대한 Storage Admin 액세스 권한이 있는지 확인합니다. Python용 Vertex AI SDK는 자동으로 코드를 패키징하고 이후 단계에서 이 버킷에 쓰기 때문에 필요합니다.

Google Cloud Console

Google Cloud Console에서 Cloud Storage 버킷 페이지로 이동합니다.
버킷 페이지로 이동
버킷 만들기를 클릭합니다.
버킷 만들기 페이지에서 버킷 정보를 입력합니다. 다음 단계로 이동하려면 계속을 클릭합니다.
- 버킷 이름 지정에서 버킷 이름 지정 요구사항을 충족하는 이름을 입력합니다.
- 데이터를 저장할 위치 선택에서 다음을 수행합니다.
  - 위치 유형 옵션을 선택합니다.
  - 위치 옵션을 선택합니다.
- 데이터의 기본 스토리지 클래스 선택에서 스토리지 클래스를 선택합니다.
- 객체 액세스를 제어하는 방식 선택에서 액세스 제어 옵션을 선택합니다.
- 고급 설정(선택사항)에서 암호화 방법, 보관 정책 또는 버킷 라벨을 지정합니다.
만들기를 클릭합니다.

명령줄

STORAGE_CLASS를 원하는 스토리지 클래스로 바꿉니다.
LOCATION을 원하는 위치 (ASIA, EU, US) 로 바꿉니다.
BUCKET_NAME을 버킷 이름 요구사항을 충족하는 버킷 이름으로 바꿉니다.

gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME --default-storage-class STORAGE_CLASS --location LOCATION

Python용 Vertex AI SDK 설치 및 초기화

다음 명령어를 실행하여 Reasoning Engine에 Python용 Vertex AI SDK를 설치합니다.

pip install google-cloud-aiplatform[reasoningengine,langchain]

다음 코드를 실행하여 Reasoning Engine용 SDK를 가져오고 초기화합니다.

import vertexai
from vertexai.preview import reasoning_engines

vertexai.init(
    project="PROJECT_ID",
    location="gs://BUCKET_NAME",
    staging_bucket="LOCATION",
)

PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
BUCKET_NAME: Google Cloud 버킷입니다.
LOCATION: 리전 현재는 us-central1만 지원됩니다.

다음 단계

애플리케이션 개발