Custom Vision 프로젝트 복사 및 백업

아티클
01/22/2025

Custom Vision 프로젝트를 만들고 학습한 후에는 프로젝트를 다른 리소스에 복사할 수 있습니다. 앱 또는 비즈니스가 Custom Vision 프로젝트에 의존하는 경우 다른 지역의 다른 Custom Vision 계정으로 모델을 복사하는 것이 좋습니다. 그러면 지역 가동 중단이 발생하는 경우 복사된 지역의 프로젝트에 액세스할 수 있습니다.

ExportProject 및 ImportProject API는 한 Custom Vision 계정에서 다른 계정으로 프로젝트를 복사할 수 있도록 하여 이 시나리오를 가능하게 합니다. 이 가이드에서는 cURL로 이러한 REST API를 사용하는 방법을 보여 줍니다. Visual Studio Code용 REST 클라이언트와 같은 HTTP 요청 서비스를 사용하여 요청을 실행할 수도 있습니다.

팁

Python 클라이언트 라이브러리를 사용하는 이 시나리오의 예는 GitHub에서 Custom Vision 프로젝트 이동 리포지토리를 참조하세요.

팁

Custom Vision 프로젝트를 Azure AI 비전 Image Analysis 4.0으로 이동하려면 마이그레이션 가이드를 참조하세요. 두 서비스를 비교하려면 비교 페이지를 참조하세요.

필수 조건

두 개의 Azure AI Custom Vision 리소스. 없는 경우 Azure Portal로 이동하여 새 Custom Vision 리소스를 만듭니다.
Custom Vision 리소스의 학습 키 및 엔드포인트 URL. Azure Portal의 리소스 개요 탭에서 이러한 값을 찾을 수 있습니다.
만들어진 Custom Vision 프로젝트. 이 작업을 수행하는 방법에 대한 지침은 분류자 빌드를 참조하세요.

PowerShell 버전 6.0 이상 또는 유사한 명령줄 유틸리티

프로세스 이해

프로젝트를 복사하는 프로세스는 다음 단계로 구성됩니다.

먼저 복사하려는 원본 계정에서 프로젝트의 ID를 가져옵니다.
그런 다음 원본 계정의 프로젝트 ID 및 학습 키를 사용하여 ExportProject API를 호출합니다. 임시 토큰 문자열을 가져오게 됩니다.
그런 다음 대상 계정의 토큰 문자열과 학습 키를 사용하여 ImportProject API를 호출합니다. 그러면 프로젝트가 대상 계정 아래에 나열됩니다.

프로젝트 ID 가져오기

먼저 GetProjects를 호출하여 기존 Custom Vision 프로젝트 및 해당 ID의 목록을 확인합니다. 원본 계정의 학습 키 및 엔드포인트를 사용합니다.

curl -v -X GET "{endpoint}/customvision/v3.3/Training/projects"
-H "Training-key: {training key}"

본문에 프로젝트 목록과 해당 메타데이터가 있는 200\OK 응답을 받게 됩니다. "id" 값은 다음 단계에 대해 복사할 문자열입니다.

[
  {
    "id": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
    "name": "string",
    "description": "string",
    "settings": {
      "domainId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
      "classificationType": "Multiclass",
      "targetExportPlatforms": [
        "CoreML"
      ],
      "useNegativeSet": true,
      "detectionParameters": "string",
      "imageProcessingSettings": {
        "augmentationMethods": {}
      }
    },
    "created": "string",
    "lastModified": "string",
    "thumbnailUri": "string",
    "drModeEnabled": true,
    "status": "Succeeded"
  }
]

프로젝트 내보내기

프로젝트 ID와 원본 학습 키 및 엔드포인트를 사용하여 ExportProject를 호출합니다.

curl -v -X GET "{endpoint}/customvision/v3.3/Training/projects/{projectId}/export"
-H "Training-key: {training key}"

내보낸 프로젝트에 대한 메타데이터 및 참조 문자열 "token"이 있는 200/OK 응답을 받게 됩니다. 토큰의 값을 복사합니다.

{
  "iterationCount": 0,
  "imageCount": 0,
  "tagCount": 0,
  "regionCount": 0,
  "estimatedImportTimeInMS": 0,
  "token": "string"
}

팁

프로젝트를 가져올 때 "잘못된 토큰" 오류가 발생하면 토큰 URL 문자열이 웹으로 인코딩되지 않은 것일 수 있습니다. URL 인코더를 사용하여 토큰을 인코딩할 수 있습니다.

프로젝트 가져오기

참조 토큰과 함께 대상 학습 키 및 엔드포인트를 사용하여 ImportProject를 호출합니다. 새 계정에서 프로젝트에 이름을 지정할 수도 있습니다.

curl -v -G -X POST "{endpoint}/customvision/v3.3/Training/projects/import"
--data-urlencode "token={token}" --data-urlencode "name={name}"
-H "Training-key: {training key}" -H "Content-Length: 0"

새로 가져온 프로젝트에 대한 메타데이터가 있는 200/OK 응답을 받게 됩니다.

{
  "id": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
  "name": "string",
  "description": "string",
  "settings": {
    "domainId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
    "classificationType": "Multiclass",
    "targetExportPlatforms": [
      "CoreML"
    ],
    "useNegativeSet": true,
    "detectionParameters": "string",
    "imageProcessingSettings": {
      "augmentationMethods": {}
    }
  },
  "created": "string",
  "lastModified": "string",
  "thumbnailUri": "string",
  "drModeEnabled": true,
  "status": "Succeeded"
}

다음 단계

이 가이드에서는 Custom Vision 리소스 간에 프로젝트를 복사하고 이동하는 방법을 알아보았습니다. 다음으로 API 참조 문서를 탐색하여 Custom Vision으로 수행할 수 있는 다른 작업을 살펴봅니다.

REST API 참조 설명서

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