Amazon SageMaker AI로 생성형 AI 모델 자산 자동 추적 및 관리 구현하기

기업용 생성형 AI 모델 자산의 추적 및 관리 자동화: Amazon SageMaker AI 활용 가이드

기업에서 커스터마이징된 생성형 AI 모델을 성공적으로 개발하고 운영 환경에 배포하려면 수많은 데이터, 구성 요소, 평가 기준들이 유기적으로 연결되고 관리되어야 합니다. 그러나 대부분의 조직에서는 이러한 자산을 수동으로 문서화하거나 스프레드시트에만 기록함으로써 추적성과 복원력이 떨어지는 문제가 흔히 발생합니다. 이번 포스팅에서는 Amazon SageMaker AI를 활용해 AI 개발과정에 필요한 다양한 자산을 어떻게 자동으로 추적하고 관리하는지에 대해 상세히 소개합니다.

데이터셋 버전 관리 및 활용성 확대

AI 모델을 고도화하려면 학습 데이터의 지속적인 개선이 필요합니다. Amazon SageMaker AI를 사용하면 데이터셋을 등록하고 새로운 버전을 생성해 실험 간 반복 사용 및 비교가 용이해집니다. 등록된 각 버전은 고유의 메타데이터와 S3 위치를 가지며, 이를 기반으로 모델 학습 시 어떤 데이터셋 버전을 사용했는지 자동으로 연결됩니다.

이 구조를 통해 데이터셋의 진화를 추적할 수 있을 뿐 아니라, 동일한 버전을 재사용해 하이퍼파라미터나 모델 아키텍처 비교 실험도 일관성 있게 수행할 수 있습니다.

재사용 가능한 맞춤 평가 도구 구축

도메인에 특화된 평가 기준을 사용해야 하는 경우, Lambda 기반의 커스텀 평가 프로그램을 통해 응답 품질, 안전성, 포맷 정확성을 테스트할 수 있습니다. SageMaker AI에서는 이 평가기 또한 자산으로 등록할 수 있으며, 다양한 모델 학습 및 검증 과정에 재사용할 수 있도록 버전 관리됩니다.

이러한 자동화는 일관된 검증 로직을 보장함으로써 품질 관리 측면에서 매우 유용하게 작동합니다.

개발 라이프사이클 전반의 자동 추적 기능

Amazon SageMaker AI의 가장 강력한 기능 중 하나는 각 자산 간의 관계와 흐름을 자동으로 기록하는 ‘Lineage Tracking’입니다. 데이터셋, 평가기, 모델, 하이퍼파라미터, 결과 등이 모두 하나의 계보로 연결되어 모델이 어떤 과정을 거쳐 완성되었는지 한눈에 파악할 수 있습니다.

예를 들어, 운영 환경에 문제가 발생했을 때, 해당 모델이 어떤 데이터, 평가기, 구성으로 만들어졌는지 실시간으로 추적 가능하여 디버깅 속도를 획기적으로 단축시킵니다.

MLflow 통합으로 자동화된 실험 추적 구현

SageMaker AI는 MLflow와 기본적으로 통합되어 있어, 사용자 개입 없이 모델 커스터마이징 결과가 자동으로 로그됩니다. MLflow를 통해 다양한 실험 결과와 측정지표를 시각화하며 모델 candidates 간 성능 비교도 간단하게 실행할 수 있습니다.

또한 SageMaker Studio 내에서 각 모델의 lineage 정보와 MLflow 지표를 함께 볼 수 있어 단순한 성능 비교를 넘어서 어떤 자산이 최종 성능에 기여했는지를 파악하는 것도 가능합니다.

SageMaker AI 자산 추적 기능 시작하기

아래 단계대로 하면 누구나 손쉽게 생성형 AI 자산 추적을 시작할 수 있습니다.

1. SageMaker AI Studio에 접속 후 'Models' 섹션 선택
2. JumpStart 모델을 커스터마이징하여 베이스 모델 생성
3. 'Assets' 섹션에 들어가 데이터셋과 평가기 등록
4. 데이터셋은 S3 위치와 메타데이터로 등록
5. Lambda 코드를 통해 커스텀 평가기 생성
6. 등록된 자산으로 파인튜닝 작업 – 계보는 자동 연결
7. 훈련된 모델의 전체 lineage 보기

이러한 전체 생명주기 자동화는 복원 가능하고, 관리 편의성이 높은 생성형 AI 파이프라인을 구축하고자 하는 기업에게 최적화된 솔루션입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/tracking-and-managing-assets-used-in-ai-development-with-amazon-sagemaker-ai/