GCP(Cloud AutoML Natural Language)은 기계 학습(ML) 모델을 구축하는 것을 돕기 위한 Google Cloud의 기계 학습 플랫폼입니다. 타입스크립트를 사용하여 GCP의 AutoML Natural Language와 연동하여 효율적으로 ML 모델을 구축하고 활용할 수 있습니다.
이 블로그에서는 타입스크립트를 사용하여 GCP의 Cloud AutoML Natural Language와의 연동 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. GCP 프로젝트 및 서비스 계정 설정
GCP 콘솔에서 새로운 프로젝트를 생성하고, Cloud AutoML Natural Language 서비스를 활성화합니다. 서비스 계정을 생성하여 JSON 형식의 인증 키를 다운로드 받습니다.
2. 타입스크립트 프로젝트 초기화
새로운 타입스크립트 프로젝트를 초기화합니다. package.json
파일을 생성하고 필요한 의존성 모듈을 설치합니다.
npm init -y
npm install @google-cloud/automl
3. 인증 및 연결 설정
다운로드 받은 인증 키를 사용하여 GCP와 연결합니다. 타입스크립트 코드에서 인증 키를 로드하고 GCP와의 연결을 설정합니다.
import { AutoMlClient } from '@google-cloud/automl';
const client = new AutoMlClient({ credentials: require('./path-to-credentials.json') });
4. 자연어 처리 모델 구축
Cloud AutoML Natural Language를 사용하여 자연어 처리 모델을 구축합니다. 이를 위해 데이터를 업로드하고 모델을 훈련시킵니다.
async function createModel() {
const projectId = 'your-project-id';
const location = 'us-central1';
const datasetId = 'dataset-id';
const displayName = 'MyModel';
const request = {
parent: client.locationPath(projectId, location),
model: {
displayName: displayName,
datasetId: datasetId,
textClassificationModelMetadata: {},
},
};
const [response] = await client.createModel(request);
console.log(`Model name: ${response.name}`);
}
5. 모델 활용
구축한 모델을 활용하여 자연어 처리 작업을 수행합니다.
async function predict(text: string) {
const modelId = 'your-model-id';
const input = {
textSnippet: {
content: text,
},
};
const [response] = await client.predict({
name: client.modelPath(projectId, location, modelId),
payload: input,
});
console.log('Prediction results:');
response.payload.forEach(result => {
console.log(`Predicted class name: ${result.displayName}`);
console.log(`Confidence: ${result.classification.score}`);
});
}
위의 단계를 따라하면 타입스크립트로 GCP의 AutoML Natural Language와 연동하여 ML 모델을 구축하고 활용할 수 있습니다. 이를 통해 원하는 자연어 처리 작업에 대해 효율적으로 모델을 구성하고 활용할 수 있습니다.
참조: Google Cloud AutoML Natural Language 공식 문서
이상으로 GCP의 Cloud AutoML Natural Language와의 연동 방법에 대한 타입스크립트 코드를 소개하였습니다. 감사합니다.