AWS에서 Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 모델을 Bedrock과 SageMaker로 배포하고 활용하는 방법

AWS Bedrock과 SageMaker JumpStart를 활용한 Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 모델 배포와 활용 가이드

대규모 언어 모델의 활용과 자동화를 고민하는 기업에게, AWS에서 새롭게 제공하는 Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 모델은 매우 유용한 선택지가 될 수 있습니다. 이 모델은 Mistral AI에서 개발한 240억 파라미터 기반의 최신 LLM으로, 정확한 지시 수행과 중복 응답 최소화에 특화되어 있습니다. AWS는 이 모델을 Amazon Bedrock Marketplace와 SageMaker JumpStart를 통해 손쉽게 검색, 배포 및 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다.

Mistral Small 3.2 (2506) 소개

이번 버전은 이전 3.1 버전 대비 디테일한 지시 수행 능력이 약 2% 향상되었고, 무한 생성 오류는 절반으로 감소되었습니다. 특히, 다음과 같은 특징을 통해 기업 활용성을 대폭 향상시켰습니다.

1. 지시 수행 정확도 84.78% 향상
2. 무한 루프형 반복 출력 감소 (2.11% → 1.29%)
3. API 기반 함수 호출 및 구조화 데이터 추론 기능 강화
4. 이미지-텍스트 통합 분석 기능 추가

이는 기업의 문서 분석, 이미지 기반 질의응답, 이미지 생성 자동화 등에 효과적으로 활용될 수 있으며, 128,000 토큰의 컨텍스트 핸들링을 통해 장문 데이터 처리에서도 우수한 성능을 발휘합니다.

Amazon Bedrock Marketplace를 통한 활용 방법

Bedrock Marketplace는 다양한 사내 및 타사 기초 모델들(FMs)을 탐색하고 테스트할 수 있는 공간입니다. Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506을 배포하기 위해 아래 단계를 따르면 됩니다.

1. AWS 콘솔의 Bedrock 메뉴에서 Discover → Model catalog 접근
2. 'Mistral' 필터 검색 후 모델 선택
3. 모델 정보 페이지에서 예측 샘플, 활용 가이드, 보안 설정, 인프라 구성 등을 검토
4. Endpoint 이름 지정, GPU 인스턴스 선택 (예: ml.g6.12xlarge), 배포 실행
5. Amazon Bedrock Playground를 통해 모델 테스트 및 추론 조정

SageMaker JumpStart를 통한 배포 및 사용자화 활용

SageMaker JumpStart는 간편한 배포, 사전 학습된 다양한 모델, MLOps 통합 제어 등을 갖춘 플랫폼입니다. JumpStart UI 또는 Python SDK를 통해 Mistral 모델을 배포할 수 있습니다.

UI를 이용한 배포:

1. SageMaker Studio 접속 > JumpStart 선택
2. 'Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506' 검색 후 선택
3. 모델 카드에서 구성 확인 후 Deploy 선택
4. endpoint 이름, 인스턴스 수량 및 유형 지정 후 배포

SDK를 통한 자동 배포 예제 코드:
간단한 Python 코드로 배포가 가능하며, 인프라 설정도 커스터마이징 가능합니다.

from sagemaker.jumpstart.model import JumpStartModel
model = JumpStartModel(model_id="huggingface-vlm-mistral-small-3.2-24b-instruct-2506")
predictor = model.deploy(accept_eula=True)

멀티모달 활용 사례와 기능 호출 예시

Mistral 3.2는 이미지와 텍스트를 동시에 분석·추론할 수 있는 멀티모달 기능을 포함하고 있습니다. 실제 GDP 이미지 분석이나 대학 등록금 대비 수익률 통계 시각자료 해석 등의 업무도 가능합니다.

아래는 시각자료(box plot)를 입력해 받은 메타 분석 결과입니다.

이의 주요 인사이트는 다음과 같습니다:

1. 고액 등록금이 반드시 높은 ROI로 이어지지 않음.
2. 고학비 그룹에서 결과 값의 편차가 큼.
3. ROI는 등록금 외 요인에 좌우되는 경향이 큼.

또한, 함수 호출 기능(Function Calling)을 통해 외부 날씨 API나 사용자 지정 함수와 연동하여 자동으로 요청을 전송하는 형태의 자동화도 지원합니다. 예를 들어, 사용자가 “시애틀 날씨 어때?”라고 묻는 경우, 모델이 자동으로 get_weather{"location": "Seattle"} 함수를 호출하도록 유도할 수 있습니다.

자동화 측면에서 이 기능은 챗봇, 디지털 어시스턴트, 운영 툴 등과 통합할 때 강력한 시너지를 발휘합니다.

활용 후 리소스 정리에 대한 가이드

AWS에서 GPU 인스턴스를 사용할 경우, 사용량에 따라 요금이 발생하기 때문에 모델 사용이 끝난 후에는 반드시 아래 보존 정리 작업을 수행해야 합니다.

1. Bedrock 콘솔 내 Endpoint 삭제
2. SageMaker predictor 및 모델 삭제 코드:
   predictor.delete_model()
   predictor.delete_endpoint()

결론

이번 블로그에서는 Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506의 주요 개선 사항, AWS Bedrock 및 SageMaker JumpStart를 통한 활용 및 배포 방법, 다양한 자동화와 멀티모달 분석 예제, 그리고 비용 최적화를 위한 리소스 정리 방법까지 상세하게 다루어보았습니다.

기업 환경에서 대규모 언어 모델을 활용한 자동화 시스템을 개발할 경우, 신뢰성과 유연성을 모두 갖춘 이 모델은 매우 강력한 도구가 될 수 있습니다. 지금 바로 Bedrock Marketplace 또는 SageMaker JumpStart를 통해 사용을 시작해보세요.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/mistral-small-3-2-24b-instruct-2506-is-now-available-on-amazon-bedrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/