이 페이지에서는 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼과 상호작용하는 데 사용할 수 있는 인터페이스와 이를 사용해야 하는 경우를 설명합니다. 이러한 인터페이스는 에이전트 플랫폼의 노트북 솔루션 중 하나와 함께 사용할 수 있습니다.
일부 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼 작업은 특정 인터페이스를 통해서만 사용할 수 있으므로 워크플로 중에 인터페이스 간에 전환해야 할 수 있습니다. 예를 들어 Vertex AI Experiments에서는 API를 사용하여 실험 실행에 데이터를 로깅해야 하지만 결과는 콘솔에서 볼 수 있습니다.
콘솔
Google Cloud 콘솔은 머신러닝 리소스를 작업하는 데 사용할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스입니다.
콘솔에서 관리형 데이터 세트, 모델, 엔드포인트, 작업을 관리할 수 있습니다. Google Cloud 콘솔을 통해 Cloud Storage 및 BigQuery 등의 다른 Google Cloud 서비스에 액세스할 수도 있습니다.
그래픽 사용자 인터페이스를 통해 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼 리소스 및 시각화를 보고 관리하려면 Google Cloud 콘솔을 사용합니다.
자세한 내용은 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼 섹션의 대시보드 페이지를 참고하세요.
gcloud
Google Cloud 명령줄 인터페이스 (CLI)는
만들고 관리하기 위한 Google Cloud 도구 모음입니다. gcloud 명령어를 사용하여 리소스를
명령줄 또는 스크립트 및 기타 자동화를 통해 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼 리소스를 관리하려면 Google Cloud CLI를 사용합니다.
자세한 내용은 gcloud CLI 설치 및
gcloud ai 참조를 참고하세요.
Terraform
Terraform은 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼을 비롯한 여러 Google Cloud 서비스에서 리소스 및 권한과 같은 인프라를 프로비저닝하는 데 사용할 수 있는 코드형 인프라 (IaC) 도구입니다.
Terraform 구성 파일에서 프로젝트의 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼 리소스 및 권한을 정의할 수 있습니다. Google Cloud그런 다음 Terraform을 사용하여 새 리소스를 만들고 기존 리소스를 업데이트하여 구성을 프로젝트에 적용할 수 있습니다.
프로젝트에서 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼 리소스의 인프라를 표준화하고 리소스 종속성을 충족하면서 기존 Google Cloud 프로젝트 인프라를 업데이트하려면 Terraform을 사용합니다. Google Cloud
시작하려면 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼용 Terraform 지원을 참고하세요.
Python
Agent Platform SDK for Python을 사용하여 프로그래매틱 방식으로 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼 워크플로를 자동화합니다.
Agent Platform SDK for Python은 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼 Python 클라이언트 라이브러리와 유사하지만, SDK는 더 높은 수준이며 상세하지 않습니다. 자세한 내용은 SDK와 클라이언트 라이브러리의 차이점 이해를 참고하세요.
시작하려면 Agent Platform SDK 설치를 참고하세요.
클라이언트 라이브러리
클라이언트 라이브러리는 지원되는 각 언어의 고유한 규칙을 사용하여 Agent Platform API를 호출하고 작성해야 하는 상용구 코드를 줄입니다.
Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼에서 지원되는 언어는 다음과 같습니다.
Python. Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼 Python 클라이언트 라이브러리는 Agent Platform SDK for Python을 설치할 때 설치됩니다.
자바
Node.js
C#
Go
자세한 내용은 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼 클라이언트 라이브러리 설치를 참고하세요.
REST
Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼 REST API는 작업, 모델, 엔드포인트를 관리하고 호스팅된 모델 에서 추론을 수행하는 데 필요한 RESTful 서비스를 제공합니다. Google Cloud
애플리케이션에서 자체 라이브러리를 사용하여 Agent Platform API를 호출해야 한다면 REST API를 사용합니다.
시작하려면 Agent Platform API REST 참조를 참고하세요.
다음 단계
- 프로젝트 및 개발 환경 설정
- 학습 방법 선택
- 이미지, 테이블 형식, 커스텀 학습 가이드
- Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼에서 커스텀 학습 ML 모델을 구현하기 위한 권장사항 알아보기