Amazon SageMaker HyperPod와 Articul8: 도메인 특화 모델 개발 가속화
오늘날 생성 AI(Generative AI)는 여러 산업에서 효율성, 자동화, 혁신을 제공하고 있습니다. 그러나 이러한 강력한 AI는 대규모 모델 훈련을 최적화하는 강력하고 확장 가능한 인프라가 필요합니다. Amazon SageMaker HyperPod는 이러한 요구 사항을 충족시키는 분산 훈련 솔루션으로, Articul8이 도메인 특화 모델 개발을 가속화하는 데 중요한 역할을 합니다.
Amazon SageMaker HyperPod란 무엇인가?
SageMaker HyperPod는 규모가 크고 신뢰할 수 있으며 안전한 생성 AI 모델 개발을 촉진하기 위해 설계된 고급 분산 훈련 솔루션입니다. 이 솔루션은 결함 허용성이 있는 컴퓨팅 클러스터와 효율적인 클러스터 활용, Slurm과 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)를 사용한 원활한 인프라 오케스트레이션을 제공합니다.
Articul8 소개
Articul8은 기업의 생성 AI 채택의 격차를 해소하기 위해 설립된 기업으로, 자율적이며 생산 준비가 완료된 제품을 개발합니다. 이들은 대부분의 일반적인 대형 언어 모델(LLM)이 실제 비즈니스 문제에 필요한 정확성, 효율성, 도메인 지식을 제공하지 못하는 상황을 해결하기 위해 도메인 특화 모델(DSM)을 개발하고 있습니다.
Articul8의 ModelMesh™ 기술은 자율적 계층으로, 실행 시 적절한 모델을 결정하고 실행하며 평가하여 보다 신뢰할 수 있는 해석 가능한 AI 솔루션을 제공하며 성능을 크게 향상시킵니다.
SageMaker HyperPod을 통한 DSM 개발 가속화
Articul8은 SageMaker HyperPod를 통해 DSM 훈련과 배포를 가속화하여 클러스터 사용률을 95% 이상 달성하고 생산성을 35% 향상시켰습니다. 이를 통해 DSM은 총 소유 비용을 5배 절감하고 AI 배포 시간을 4배 감소시켰습니다. 덕분에 Articul8은 기존의 인프라 문제 해결에 소요되는 시간을 모델 최적화에 집중할 수 있게 되었습니다.
SageMaker HyperPod로 분산 훈련 해결
분산 훈련에서는 자원의 효율적인 할당이 중요합니다. SageMaker HyperPod는 Slurm 및 EKS를 사용하여 클러스터 생성, 인프라 복원력, 작업 제출 및 관측을 간소화합니다.
- 클러스터 설정: 설정 스크립트를 통해 클러스터 생성의 각 단계를 안내합니다.
- 복원력: 규모에 맞춘 오류 복원력을 제어합니다. 노드 오류와 네트워크 차단 문제를 자동으로 해결합니다.
- 작업 제출: Slurm 오케스트레이션을 통해 데이터 사이언티스트가 작업을 제출하고 관리하는 것을 도와줍니다.
- 관측: Amazon CloudWatch와 Prometheus, Grafana 서비스를 사용하여 건강 상태와 자원 활용을 모니터링할 수 있습니다.
Articul8은 Amazon Managed Grafana와 통합하여 GPU 자원의 실시간 관측을 가능하게 했습니다. 또한 SageMaker HyperPod 라이프사이클 스크립트를 사용하여 필요한 라이브러리와 패키지를 설치하는 등 클러스터 환경을 맞춤화했습니다. 이러한 선진적인 구축은 Articul8이 신속하게 실험을 수행하면서도 높은 성능과 신뢰성을 유지할 수 있게 해주었습니다.
결론
Articul8은 SageMaker HyperPod를 활용하여 다양한 산업에서 고성능 DSM 훈련의 확장성과 효율성 문제를 극복했습니다. 이는 인프라 복잡성을 경감하며 Articul8이 AI 시스템 구축에 집중하게 도왔습니다. 주요 산업에서 DSM이 일반 LLM보다 더 나은 성능을 발휘하고 있음을 증명하고 있습니다.
더 알아보기 위해 SageMaker HyperPod 워크숍을 따라가보세요. AWS SageMaker HyperPod 워크숍 링크