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GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion

Google Cloud Advanced Solutions Lab의 Google Cloud ML 및 생성형 AI 과정 자료: 노트북, 실습, 코드 샘플

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어떤 프로젝트인가요?

이 저장소에는 Google Cloud Advanced Solutions Lab 팀이 관리하는 Google Cloud 머신러닝 및 생성형 AI 실습 교육 자료가 모여 있습니다. 자료는 세 가지 모듈로 구성됩니다. asl_core에서는 주로 TensorFlow와 Keras를 사용해 표 형식, 이미지, 텍스트, 시계열 데이터에 적용하는 DNN, CNN, RNN, transformer, SNGP 등의 모델 아키텍처를 다룹니다. asl_mlops에서는 TensorFlow, scikit-learn, PyTorch 모델의 학습, 튜닝, 서빙과 Kubeflow 파이프라인을 통해 모델 운영을 다룹니다. asl_genai에서는 Gemini 기반 생성형 AI와 Google ADK 같은 프레임워크로 구축한 에이전트 시스템을 다룹니다.

각 주제 폴더에는 직접 채워 넣을 TODO가 포함된 노트북이 있는 labs 디렉터리와, 작업 결과를 비교해 확인할 수 있는 solutions 디렉터리가 있습니다. Cloud Shell에서 스크립트를 실행해 설정한 다음, 대상 환경에서 make 명령을 실행해 가상 환경과 Jupyter 커널을 구성합니다. 환경은 Vertex AI Workbench와 Cloud Workstations에서 테스트했으며, 대부분의 노트북은 GPU가 없어도 실행할 수 있습니다. 실습을 사용하면 Google Cloud 요금이 발생합니다.

핵심 기능

  • 01표 형식, 이미지, 텍스트, 시계열 데이터에 적용하는 DNN, CNN, RNN, transformer, SNGP 모델을 다룹니다.
  • 02Google Cloud에서 TensorFlow, scikit-learn, PyTorch 모델을 학습, 튜닝, 서빙하는 MLOps 노트북을 제공합니다.
  • 03Gemini와 Google ADK를 사용하는 생성형 AI 및 에이전트 노트북이 포함되어 있습니다.
  • 04각 주제에 TODO가 있는 실습과 스스로 확인할 수 있는 해답이 포함되어 있습니다.
  • 05API, IAM, 스토리지 버킷을 설정하는 스크립트를 제공합니다.

활용 사례

  • Google Cloud에서 ML을 배우는 체계적인 부트캠프를 따라가며 실습하기.
  • Kubeflow 파이프라인으로 TensorFlow 또는 PyTorch 모델을 배포하는 방법 익히기.
  • 제공된 샘플을 활용해 Google ADK로 Gemini 기반 에이전트 만들기.

빠른 시작

  1. 1

    저장소를 클론합니다

    git clone --depth 1 https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion.git
  2. 2

    클론한 폴더 안에서 Cloud Shell로 설정 스크립트를 실행합니다

    bash scripts/setup_env.sh
  3. 3

    Google Cloud 환경 내에서 환경(venv 및 Jupyter 커널)을 빌드합니다

    make

사용 전 알아둘 점

  • Google Cloud에서 실행하도록 설계되었으며, Google Cloud 제품을 사용하면 요금이 부과됩니다.
  • Google이 공식적으로 지원하는 제품이 아닙니다.
  • 현재 저장소에 기여할 수 있는 사람은 Google 직원뿐입니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

asl-ml-immersion은(는) 무엇인가요?
Google Cloud Advanced Solutions Lab의 Google Cloud ML 및 생성형 AI 과정 자료: 노트북, 실습, 코드 샘플 이 저장소에는 Google Cloud Advanced Solutions Lab 팀이 관리하는 Google Cloud 머신러닝 및 생성형 AI 실습 교육 자료가 모여 있습니다. 자료는 세 가지 모듈로 구성됩니다. asl_core에서는 주로 TensorFlow와 Keras를 사용해 표 형식, 이미지, 텍스트, 시계열 데이터에 적용하는 DNN, CNN, RNN, transformer, SNGP 등의 모델 아키텍처를 다룹니다. asl_mlops에서는 TensorFlow, scikit-learn, PyTorch 모델의 학습, 튜닝, 서빙과 Kubeflow 파이프라인을 통해 모델 운영을 다룹니다. asl_genai에서는 Gemini 기반 생성형 AI와 Google ADK 같은 프레임워크로 구축한 에이전트 시스템을 다룹니다.
asl-ml-immersion은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
asl-ml-immersion은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
asl-ml-immersion은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. asl-ml-immersion의 마지막 커밋은 2026년 11월 6일입니다.
asl-ml-immersion은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
Google Cloud에서 ML을 배우는 체계적인 부트캠프를 따라가며 실습하기. Kubeflow 파이프라인으로 TensorFlow 또는 PyTorch 모델을 배포하는 방법 익히기. 제공된 샘플을 활용해 Google ADK로 Gemini 기반 에이전트 만들기.
asl-ml-immersion는 어떻게 설치하나요?
저장소를 클론합니다: git clone --depth 1 https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion.git 클론한 폴더 안에서 Cloud Shell로 설정 스크립트를 실행합니다: bash scripts/setup_env.sh Google Cloud 환경 내에서 환경(venv 및 Jupyter 커널)을 빌드합니다: make
asl-ml-immersion은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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