Articul8의 도메인별 모델 개발 가속화: Amazon SageMaker HyperPod의 활용
현대 산업에서는 생성 AI가 생산성 및 효율성을 극대화하며 변화를 주도하고 있습니다. 그러나 대규모 모델 학습을 가속화하는 데는 강력하고 확장 가능한 인프라가 필수적입니다. 오늘은 Articul8이 Amazon SageMaker HyperPod를 활용하여 어떻게 도메인별 모델 개발을 가속하고 높은 성과를 이루었는지 알아보겠습니다.
SageMaker HyperPod란 무엇인가?
SageMaker HyperPod는 대규모 생성 AI 모델 개발을 가속화하기 위해 설계된 고급 분산 학습 솔루션입니다. Articul8은 이 솔루션을 통해 대용량 언어 모델(LLMs)을 다양한 데이터로 효율적으로 학습하고, 관찰성과 안정성을 통해 장기 훈련 작업 환경을 유지하고 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 자동 노드 교체를 통한 내결함성 컴퓨팅 클러스터
- 관찰성과 성능 모니터링을 통한 효율적인 클러스터 활용
- Slurm과 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)를 사용한 원활한 인프라 오케스트레이션
Articul8은 누구인가?
Articul8은 생성 AI의 기업 도입을 가속화하기 위해 설립된 회사로, 정확성, 효율성 및 도메인 지식이 필요한 실질적인 비즈니스 과제를 해결하기 위해 도메인별 모델(DSMs)을 개발하고 있습니다. 예를 들어, Articul8은 교육 및 실험 환경에서 일반 용도의 대형 언어 모델을 대신하여 정확도와 완전성이 두 배나 향상된 DSMs을 제공합니다. Articul8의 한 대표적인 제품은 복잡한 워크플로우를 위한 A8-SupplyChain 모델로, 일반적인 LLMs 대비 3배의 성능 향상을 제공합니다.
SageMaker HyperPod가 Articul8의 DSM 개발을 어떻게 가속화했는가?
SageMaker HyperPod를 도입한 후, Articul8은 다음과 같은 성과를 달성했습니다:
- DSM 학습의 신속한 반복적 실험 – SageMaker HyperPod의 복원력 기능 덕분에 Articul8은 기존 인프라 대비 짧은 시간 안에 DSMs을 학습하고 조정할 수 있었습니다.
- 모델 학습 성능 최적화 – 장애 복구 기능을 활용하여 Articul8은 안정적이고 복원력 있는 학습 과정을 제공했습니다.
- AI 배포 시간을 4배 단축하고 총 소유 비용을 5배 절감 – 양질의 오케스트레이션 능력 덕분에 Articul8의 연구팀은 인프라 관리에 대한 부담을 덜고 모델 최적화에 집중할 수 있었습니다.
이러한 이점 덕분에 Articul8은 새로운 벤치마크 결과를 달성하여 도메인별 모델의 실제 성능이 일반적인 모델을 능가한다는 것을 입증했습니다.
결론
이 블로그 게시물에서 논의된 내용은 Articul8이 Amazon SageMaker HyperPod를 활용하여 도메인별 모델을 성공적으로 개발한 방법을 보여줍니다. 업종별로 최적화된 모델을 통해 새 산업 표준을 세우는 Articul8의 성공 사례는 기업 AI의 미래가 더 이상 일반적이지 않음을 증명하고 있습니다.
자세한 내용은 AWS에서 제공하는 SageMaker HyperPod 워크숍을 참조하시기 바랍니다.
[1] 출처: AWS Machine Learning Blog – Accelerating Articul8’s domain-specific model development with Amazon SageMaker HyperPod
(https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerating-articul8s-domain-specific-model-development-with-amazon-sagemaker-hyperpod/)