AWS SageMaker Unified Studio를 활용한 생성형 AI 모델의 통합 개발 및 배포 전략

AWS SageMaker Unified Studio를 활용한 생성형 AI 모델의 통합 훈련 및 배포 가이드

서론

생성형 AI 기술의 급격한 발전에 따라 자연어 처리 분야에서의 혁신이 끊임없이 이어지고 있습니다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)의 커스터마이징, 대규모 데이터 전처리, 분산 학습, 모델 성능 추적, 안정적인 배포 등은 여전히 개발자와 데이터 과학자에게 큰 도전 과제입니다. 이러한 복잡한 워크플로우는 AI 프로젝트의 생산성을 저하시킬 뿐 아니라, 개발 시간 증가와 모델 파이프라인 불안정성을 초래할 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 AWS는 Amazon SageMaker Unified Studio라는 통합 개발 환경(IDE)을 출시했습니다. 이 플랫폼은 데이터 준비, 모델 학습, 배포, 추적을 단일 환경에서 수행할 수 있도록 지원하며, SageMaker AI, EMR, Glue, Athena, Redshift, Bedrock 등 다양한 AWS 서비스와도 매끄럽게 통합됩니다. 본 포스팅에서는 SageMaker Unified Studio를 활용하여 LLM 모델을 커스터마이징하고 배포하는 방법을 end-to-end로 다루며, 다양한 활용 전략과 자동화 가이드를 제공합니다.

주요 내용 및 사례

SageMaker Unified Studio 아키텍처

Unified Studio는 관리형 도메인, 사용 권한 설정, ML 프로젝트 템플릿, JupyterLab 개발 환경, MLflow 기반 실험 추적, 자동화된 배포 기능 등을 포괄하는 플랫폼입니다.

SageMaker Unified Studio의 설정 및 초기 구성

관리자는 SageMaker Unified Studio 도메인을 생성하고 사용자 접근 권한을 제공합니다. 이후 데이터 엔지니어는 Visal ETL을 통해 데이터 전처리 파이프라인을 구성하고 SageMaker Catalog에 데이터를 게시하여 조직 구성원들과 공유할 수 있습니다.

사용자는 제공받은 계정으로 로그인하여 프로젝트를 생성하고, 실험 추적을 위한 MLflow 서버를 생성한 뒤, Glue 또는 Athena 연결을 통해 데이터셋을 탐색하고 모델 학습 준비에 들어갑니다.

JupyterLab 통합 개발 환경 설정 및 활용

Unified Studio 내 JupyterLab IDE는 SQL, Python, PySpark, Scala 등 다양한 언어를 지원하고, Redshift, Athena, EMR, Glue 엔진과 통합됩니다. 공용 GitHub 샘플 레포지토리에서 사전 구성된 노트북을 가져와 데이터 전처리 및 모델 학습 과정을 실행할 수 있습니다.

MLflow 기반 실험 추적 및 모델 등록

MLflow 서버를 통해 훈련 중인 모델의 하이퍼파라미터, loss, accuracy 등의 성능 지표를 시각화하고, 모델을 자동으로 SageMaker Model Registry에 등록할 수 있습니다.

파인튜닝: PEFT(Low-Rank Adaptation) 기반 분산 학습

Hugging Face의 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 모델을 예제로, SageMaker AI의 분산 학습 기능을 활용해 PEFT(파라미터 효율적 미세 조정)을 수행합니다. 이는 기존 모델의 가중치를 고정하고, LoRA 어댑터만 학습 후 이를 원 모델에 통합하는 방식으로 효율적인 커스터마이징이 가능합니다.

모델 배포: 실시간 추론 엔드포인트 구성

훈련된 모델은 DJL Serving 컨테이너 기반의 SageMaker AI 엔드포인트에 배포됩니다. 엔드포인트는 구성된 환경 변수를 통해 GPU 기반 텐서 병렬 처리, 롤링 배치, bfloat16 연산 등을 최적화할 수 있으며, JupyterLab 또는 SageMaker 콘솔에서 직접 추론 테스트를 수행할 수 있습니다.

활용 팁 및 자동화 방안

• 배포 자동화: SageMaker Python SDK 또는 Boto3를 활용하여 자동화된 훈련 및 예측 파이프라인 구축
• 환경 최적화: 훈련 시 G5 인스턴스 군, 배포 시 M 또는 P군 인스턴스 선택을 통해 비용 효율성 극대화
• 오류 처리 자동화: IAM 권한 부족, 메모리 부족, 배포 지연 등 문제 발생시 자동 알림 및 리트라이 로직 구현

결론

Amazon SageMaker Unified Studio는 AI/ML 모델 개발, 학습, 배포, 모니터링까지 아우르는 통합 솔루션으로, 데이터 과학자와 엔지니어의 생산성을 크게 향상시켜 줍니다. 다양한 AWS 서비스와 유기적으로 통합되어 데이터 활용성과 운영 효율성을 극대화하며, 특히 LLM 같은 대규모 모델의 효율적인 커스터마이징 및 배포에도 강력한 성능을 제공합니다.

향후에는 더 많은 기능들이 Unified Studio에 추가될 예정으로, 데이터 기반 의사결정과 AI 서비스 자동화 구현 측면에서 매우 유용한 플랫폼이라 할 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/end-to-end-model-training-and-deployment-with-amazon-sagemaker-unified-studio/