Amazon SageMaker AI 최신 기능과 활용 전략

아마존 SageMaker AI 최신 기능 소개: AI 모델 개발을 가속화하는 방법

AI 기술의 발전 속도가 그 어느 때보다 빨라지고 있는 가운데, 조직 간 경쟁력은 AI 모델을 얼마나 빠르고 효율적으로 학습시키고 배포하느냐에 달려 있습니다. Amazon SageMaker AI는 이러한 흐름 속에서 수많은 기업들이 선택한 AI 모델 개발 플랫폼으로, 2017년 출시된 이래로 무려 420개 이상의 신규 기능들을 추가하며 AI 개발의 표준을 새롭게 정의하고 있습니다.

이번 글에서는 Amazon SageMaker AI의 최신 향상 기능들과 함께 활용사례, 배포 가이드, 자동화 및 모니터링을 포함한 전반적인 기능 활용법을 소개합니다.

SageMaker HyperPod를 통한 고성능 AI 모델 개발 환경

2023년 출시된 Amazon SageMaker HyperPod는 대규모 생성형 AI 모델 개발의 핵심 인프라로 자리잡았습니다. 다양한 AI 가속기 수천 개를 통해 규모를 쉽게 확장할 수 있는 이 서비스는 파운데이션 모델(Foundation Model)의 학습 및 파인튜닝 비용을 최대 40%까지 절감하면서도 안정적인 성능을 제공합니다. Hugging Face, Perplexity AI, Salesforce, Amazon 등 다수 기업이 이미 HyperPod를 활용해 AI 모델을 학습시키고 있습니다.

HyperPod Observability – AI 리소스 모니터링과 트러블슈팅 자동화

새롭게 도입된 "One-Click Observability" 기능은 Prometheus 기반 성능 지표를 Amazon Managed Grafana 대시보드에서 한 눈에 시각화할 수 있도록 하여 운영 중단과 병목현상을 사전에 탐지 및 개선할 수 있도록 돕습니다. GPU 단위의 작업 성능 확인, 자동 경고 정의, 파일 시스템(FSx for Lustre) 등 세부 모니터링까지 자동화되며, 문제를 발견하고 해결하는 데 소요되는 시간을 기존 수일에서 수분 단위로 단축할 수 있습니다.

이런 기능은 DatologyAI, Articul8과 같은 업계 리더들도 실제 도입하여 워크플로우 자동화와 분석 능력 향상, 비용 감소에 도움을 받고 있습니다.

JumpStart 모델을 HyperPod에서 빠르게 배포

기존 Amazon SageMaker JumpStart에서 제공하는 오픈 웨이트 모델(open-weights model) 및 사용자 정의 모델을 HyperPod에 몇 분 만에 배포할 수 있습니다. 별도의 인프라 구성이 불필요하며, 추론 환경은 안정적이고 확장 가능하게 제공됩니다. 특히 대규모 모델 다운로드 시간도 수 시간에서 수 분으로 단축되며, 운영 환경 적용까지의 흐름을 비약적으로 단축시킵니다.

H.AI의 경우 같은 HyperPod 환경을 활용하여 학습 완료 직후 곧바로 실시간 추론 환경에 전환함으로써, 안정성과 속도를 모두 만족시키는 AI 워크플로우 자동화를 구현했습니다.

로컬 IDE에서 SageMaker AI로 원격 연결

기존에는 SageMaker AI에서 제공되는 JupyterLab, RStudio 같은 웹 기반 IDE를 주로 사용해야 했으나, 이제는 로컬 환경에서 사용하는 Visual Studio Code와도 원격 연결이 가능해졌습니다. 이를 통해 개발자는 자신이 선호하는 도구와 확장 기능을 그대로 유지하면서도 SageMaker의 고성능 인프라와 보안을 활용할 수 있게 됩니다.

CyberArk는 이 기능을 활용해 내부 보안을 유지한 채 R&D 환경을 확장하는 데 성공했으며, 개발 생산성 향상이라는 부가적인 효과도 보고하고 있습니다.

MLflow 3.0 – 사용이 간편한 머신러닝 실험 관리

완전 관리형 MLflow 3.0이 새롭게 지원되면서 여러 실험을 손쉽게 리포트하고, 모델 학습 진행 상황을 추적하며, 결과를 시각적으로 이해할 수 있는 통합 도구로 기능합니다. Cisco, Xometry, SonRai 등의 고객은 이 기능을 통해 대규모 실험을 구조적으로 관리하며, 생성형 AI 개발 속도를 대폭 향상시키고 있습니다.

결론

Amazon SageMaker AI는 AI 모델 개발 생애주기 전체를 관통하며 혁신적인 자동화 기능과 통합 환경을 제공하고 있습니다. HyperPod, 원격 IDE 연결, 자동화된 모니터링 및 배포 기능, 완전 관리형 MLflow 등은 생성형 AI와 고도화된 모델 운영에 필수적이며, 복잡한 환경에서도 시간과 비용을 절감할 수 있는 전략적 선택이 됩니다.

최신 AWS AI 기능들에 대한 자세한 내용은 아래 링크에서 확인하세요.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/new-capabilities-in-amazon-sagemaker-ai-continue-to-transform-how-organizations-develop-ai-models/