머신러닝 워크플로우를 혁신하는 SkyPilot과 SageMaker HyperPod의 만남
AI 및 머신러닝 모델 학습의 규모가 점점 커짐에 따라, 효율적인 자원 활용과 간편한 워크로드 배포는 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 특히 생성형 AI와 파운데이션 모델의 급속한 발전은 안정적이고 확장 가능한 인프라의 필요성을 강조하게 됐습니다. 이러한 시대적 요구에 발맞춰, AWS는 Amazon SageMaker HyperPod와 SkyPilot의 통합을 통해 머신러닝 워크플로우 자동화와 운영 효율화를 지원하는 새로운 솔루션을 제시하고 있습니다.
SkyPilot은 오픈소스 분산 머신러닝 실행 프레임워크로, 복잡한 인프라 관리를 최소화하면서 다양한 클라우드 리소스 상에서 AI 워크로드를 손쉽게 배포할 수 있는 고수준 인터페이스를 제공합니다. Amazon SageMaker HyperPod는 대규모 AI 모델 학습에 최적화된 인프라로, 고성능 GPU 인스턴스, 노드 자동 복구, 심층 헬스체크 기능 등 우수한 복원력과 확장성을 갖추고 있습니다.
이 두 기술의 통합은 단순한 활용을 넘어서, ML 엔지니어가 인프라 오케스트레이션에 대한 학습 곡선 없이 곧바로 실험과 학습에 집중할 수 있도록 도와줍니다.
SkyPilot과 SageMaker HyperPod 통합 활용의 핵심 내용
SkyPilot과 SageMaker HyperPod의 통합은 다음과 같은 주요 이점을 제공합니다.
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통합된 클러스터 관리:
AWS CloudFormation 또는 AWS CLI를 통해 ml.p5.48xlarge 인스턴스를 포함한 SageMaker HyperPod 클러스터를 손쉽게 배포할 수 있으며, Amazon EKS 기반으로 자동 복구와 심층 상태 점검이 기본 제공됩니다. -
SkyPilot 설치 및 연결 확인:
pip 명령어로 Kubernetes 지원 스카이파일럿 설치가 가능하며,sky check k8s
명령어로 클러스터 연결 상태를 바로 확인할 수 있습니다. -
GPU 설정 자동화 및 리소스 조회:
클러스터 내 사용 가능한 GPU(H100 등)를 자동 라벨링하여 인식하고, 분산 학습 작업이 가능한 노드 환경을 형성합니다. -
SkyPilot로 클러스터 생성 및 IDE 실행:
단일 GPU를 사용하는 개발환경부터 다중 노드 학습 클러스터까지 손쉽게 생성 가능하며, ssh 접속으로 직접 코드 수정과 설치가 가능합니다. -
분산 학습 및 EFA 활용:
멀티 노드 학습 시 Elastic Fabric Adapter(EFA)를 활용하면 저지연 고대역폭 통신이 가능해져 기존보다 빠르고 안정적인 분산 학습이 가능합니다.
사례: SkyPilot 클러스터에서 학습 작업 자동화하기
SkyPilot는 간단한 YAML 파일 하나로 복잡한 분산 학습을 자동으로 실행해줍니다. 예를 들어, 아래 train.yaml을 작성 한 뒤 아래 명령어만으로도 대규모 GPU 클러스터에서 사용자 정의 학습 코드를 손쉽게 실행할 수 있습니다.
sky launch -c train train.yaml
이 외에도 EFA 적용 예시에서는 다음과 같은 고급 설정이 가능하며, 2개의 노드에서 16개의 H100 GPU를 사용한 NCCL 테스트도 실행됩니다.
img src="https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2025/07/10/image-1-2.jpeg" alt="SageMaker HyperPod와 SkyPilot이 연결된 상태의 예시 이미지">
클러스터 설정, 학습 실행, 리소스 자동 탐색, 그리고 EFA 기반 통신까지 SkyPilot은 SageMaker HyperPod 운영을 현저히 간소화하면서도 고도화할 수 있도록 지원합니다.
결론: 혁신적인 AI 운영 환경의 시작
SkyPilot과 SageMaker HyperPod를 결합한 이 통합 솔루션은 더 이상 인프라 복잡도에 얽매이지 않고, ML 엔지니어가 본연의 역할인 모델 개발에 온전히 집중할 수 있도록 도와줍니다. 특히 고성능 GPU 기반의 멀티 노드 학습을 자동화하는 사용성은 AI 워크로드 확장에 있어 탁월한 선택지가 될 수 있습니다. 자동화, 배포 가이드, 리소스 활용, 운영 비교 측면에서 단연 돋보이는 솔루션으로, 실무에서 당장 활용이 가능합니다.
단일 학습 환경이 아닌 다중 구성원 협업을 위한 팀 단위 개발 환경 구축까지 지원되는 만큼, 대기업은 물론 스타트업에서도 손쉽게 도입이 가능하며, 생산성과 활용성 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있는 이상적인 대안입니다.
지금 바로 현업 AI 개발에 SkyPilot과 SageMaker HyperPod를 접목해보세요. 자세한 설정 및 구축 가이드는 아래 링크에서 확인할 수 있습니다.
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