[typescript] 타입스크립트와 GCP의 Cloud AutoML Tables과의 연동 방법

18 Dec 2023

typescript

이 블로그 포스트에서는 타입스크립트와 Google Cloud Platform (GCP)의 Cloud AutoML Tables를 연동하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Cloud AutoML Tables은 테이블 형식의 데이터를 사용하여 기계 학습 모델을 빌드하고 배포하는 데 사용됩니다. 우리는 타입스크립트를 사용하여 Cloud AutoML Tables와 상호작용할 수 있습니다.

1. GCP 프로젝트 설정

먼저, GCP 콘솔에서 새로운 프로젝트를 만들고 Cloud AutoML API를 활성화하세요. 그런 다음, 서비스 계정을 만들어야 합니다. 이 서비스 계정은 Cloud AutoML Tables와 상호작용할 때 사용됩니다.

2. 타입스크립트 프로젝트 설정

타입스크립트 프로젝트를 시작하고 GCP 클라이언트 라이브러리를 설치하세요.

npm install @google-cloud/automl

3. 인증 및 클라이언트 생성

서비스 계정의 키 파일을 다운로드하여 인증을 설정하고 Cloud AutoML Tables의 클라이언트를 생성하세요.

import {AutoMlClient} from "@google-cloud/automl";
import {readFileSync} from "fs";

const keyFile = "./path-to-your-keyfile.json";
const client = new AutoMlClient({keyFile});

4. 데이터 준비 및 모델 훈련

클라이언트를 사용하여 Cloud AutoML Tables에 데이터를 업로드하고 모델을 훈련하세요.

const projectId = "your-project-id";
const location = "us-central1";
const datasetId = "your-dataset-id";
const modelDisplayName = "your-model-display-name";
const tableSpec = {
  gcsSource: {
    inputUris: ["gs://your-bucket/*.csv"],
  },
};
const dataset = await client.createDataset({projectId, location, datasetId, tableSpec});
const trainingOp = await client.createModel({projectId, location, datasetId, modelDisplayName});

5. 모델 사용

훈련된 모델을 사용하여 예측을 만들고 결과를 얻을 수 있습니다.

const modelId = "your-model-id";
const input = {
  payload: {
    row: {
      values: ["value1", "value2", "value3"],
    },
  },
};
const [response] = await client.predict({projectId, location, modelId, input});
console.log("Prediction results:", response.payload);

요약

이제 타입스크립트를 사용하여 GCP의 Cloud AutoML Tables와 상호작용하는 방법을 알게 되었습니다. 향후 프로젝트에서 이 기술을 사용하여 데이터 기반의 머신러닝 모델을 효과적으로 구축할 수 있을 것입니다.

더 많은 정보는 Google Cloud AutoML Tables 문서를 참조하세요.

참고문헌: