Amazon SageMaker에서 Spectrum으로 효율적인 생성형 AI 모델 학습 최적화

아마존 SageMaker에서 Spectrum 파인튜닝 기법을 활용한 FM(기초 모델) 학습 최적화 가이드

도입

생성형 AI가 발전함에 따라, 다양한 활용 사례에서 고품질의 효과적인 파인튜닝이 점차 중요해지고 있습니다. 특히, 효율적인 모델 학습은 GPU 사용량, 학습 시간, 파라미터 수 등의 자원 비용을 줄이면서도 충분한 성능을 확보하는 것이 핵심 과제가 되었습니다.

Amazon SageMaker AI에서는 이러한 요구에 대응하기 위해 Spectrum이라는 새로운 기법을 도입했습니다. Spectrum은 모델의 특정 계층만을 선택적으로 학습하여 전체 파라미터를 전부 업데이트하는 방식보다 일관된 정확도를 유지하면서도 시간과 자원을 획기적으로 절약할 수 있는 장점을 제공합니다. 이 글에서는 Spectrum 파인튜닝의 작동 방식, 활용 예시, QLoRA와의 비교, 실제 성능 지표 등을 통해 어떻게 모델 훈련을 효율적으로 배포할 수 있는지 구체적으로 알아보겠습니다.

본문

Spectrum 파인튜닝 작동 방식

Spectrum은 모델의 모든 계층을 일괄적으로 업데이트하는 대신, Signal-to-Noise Ratio(SNR)를 분석하여 의미 있는 신호가 많은 계층만 선택적으로 학습합니다. 나머지 계층은 동결(freeze)된 상태를 유지하므로 학습 시 메모리와 시간이 크게 절약됩니다. SNR 계산은 Marchenko-Pastur 분포와 랜덤 행렬 이론(Random Matrix Theory)에 기반하여 이뤄지며, 예를 들어 상위 30%의 계층만 학습에 활용하도록 설정할 수 있습니다.

활용 절차 및 사례

1. 모델 사전 분석을 위해 GitHub에서 Spectrum 저장소를 클론합니다.
2. Spectrum을 실행하여 분석 대상 모델의 계층 SNR을 계산하고, 상위 일정 비율의 계층만 학습 대상으로 설정한 YAML 파일을 생성합니다.
3. 이 결과 파일을 사용자 정의 학습 스크립트 또는 SageMaker의 ModelTrainer 인스턴스에 입력하여 학습 작업을 실행합니다.
4. Amazon SageMaker AI 환경에서 해당 스크립트를 실행하면 지정 계층만을 효율적으로 업데이트하면서 전체 모델 성능을 유지하는 학습이 가능합니다.

Spectrum은 특히 Qwen3-8B 모델에 대해 실험되었으며, AWS 공개 GitHub 저장소의 노트북 예제 코드를 통해 손쉽게 적용할 수 있습니다.

자동화 배포 가이드: SageMaker 활용

사용자는 Amazon SageMaker의 Python SDK에서 제공하는 ModelTrainer를 이용해 자동화된 학습 파이프라인을 구성할 수 있습니다. 여기에는 학습 코드 경로, instance type (예: ml.p4d.24xlarge), output path(S3), 학습 입력 데이터와 구성 파일 등이 포함됩니다. Spectrum 분석 결과 YAML 구성도 환경 변수로 전달하여 학습 시 해당 계층만 파인튜닝되도록 지정할 수 있습니다.

활용 예제:

• Spectrum 10% 설정으로 학습한 경우, GPU 메모리 사용량은 전체 파인튜닝 대비 14.2% 절감되었고, 학습시간은 약 58% 단축되었습니다.
• 반면 QLoRA는 전체적으로 더 자원 효율적인 반면, 검증 손실(Validation Loss)은 상대적으로 크게 증가하였습니다.

성능 비교 (SQuAD 데이터 셋 기준):

결론

Spectrum 파인튜닝 기법은 SageMaker AI 환경에서의 생성 AI 모델 훈련 효율성을 혁신적으로 향상시키는 방법입니다. SNR 기반 중요 계층 선별 방식을 통해 GPU/CPU 메모리 점유율을 현저히 낮추고, 전체 학습시간을 단축하면서도 모델 성능을 유지하거나 개선할 수 있습니다. 특히 대규모 언어모델(LLM)이나 비전 트랜스포머(ViT)와 같은 고자원 모델을 효율적으로 활용해야 하는 기업 및 연구 기관에 있어 꼭 고려할 만한 솔루션입니다.

이제 Spectrum을 직접 활용해보며 여러분의 생성 AI 모델 성능과 리소스 활용도를 최적화해보세요.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/using-spectrum-fine-tuning-to-improve-fm-training-efficiency-on-amazon-sagemaker-ai/