아마존 SageMaker AI로 맞춤형 AI 모델 개발과 대규모 훈련 자동화

아마존 SageMaker AI: 맞춤형 AI 모델 개발과 대규모 훈련 혁신

AI 기술이 산업 전반에 확산됨에 따라, 단순히 공개된 범용 모델을 활용하는 것만으로는 경쟁력을 확보하기 어렵습니다. 차별화된 AI 서비스를 구축하기 위해서는 기업의 도메인 지식, 데이터, 업무 방식 등을 반영한 고도화된 모델 커스터마이징이 필수입니다. 아마존 SageMaker AI는 이러한 니즈를 충족시키기 위해 맞춤형 AI 모델의 개발, 훈련, 배포 전반을 아우르는 뛰어난 기능들을 제공하고 있습니다. 이번에 공개된 신규 기능은 '어떻게 AI 모델을 효율적으로 활용하고 자동화할 수 있는가'에 대해 실질적인 해답을 제시합니다.

맞춤형 AI 모델 개발을 위한 핵심 기능

1. 서버리스 기반의 AI 모델 커스터마이징

기존에는 맞춤형 AI 모델을 개발하기 위해 수 주에서 수 개월이 소요되었지만, SageMaker AI의 서버리스 모델 커스터마이징 기능은 이 과정을 단 며칠로 단축합니다. 비전문가도 자연어로 비즈니스 목표를 설명하면, AI 에이전트가 최적의 모델, 데이터셋, 평가 기준 등을 자동으로 제안합니다.

• 지원 기법: SFT(Supervised Fine-Tuning), DPO, RLAIF, RLVR 등
• 복잡한 강화학습 알고리즘에 대한 이해 없이도 활용 가능
• 자동 데이터 품질 분석 및 생성

2. 셀프 가이드 워크플로우와 SageMaker Studio 통합

직접 모델을 세부 조정하고자 하는 사용자에게는 SageMaker Studio를 통해 인기 공개모델(Amazon Nova, Meta Llama 등)을 선택하고, 하이퍼파라미터 설정 및 양자화 방식(LoRA 혹은 전체 파인튜닝)을 지정할 수 있는 셀프 가이드 환경이 제공됩니다.

• 최적화된 학습 환경으로 버튼 클릭만으로 파인튜닝 수행
• MLflow와 통합되어 실험 추적과 시각화 자동화

3. Amazon Nova Forge로 프론티어 모델 설계

조직 고유의 데이터를 바탕으로 본격적인 프리트레이닝 모델 개발이 필요한 경우, Nova Forge를 활용하면 Amazon Nova의 체크포인트 기반으로 모델 학습을 수행할 수 있습니다. 핵심은 자체 데이터를 Nova 큐레이션 데이터와 혼합하여, 기반 모델의 일반 지능은 유지하면서도 도메인 특화 내용이 반영된 모델을 생성하는 것입니다.

대규모 훈련의 생산성과 안정성을 높이는 자동화 기능

1. 탄력형(Elastic) 훈련

SageMaker HyperPod는 트래픽 변화나 리소스 상황에 따라 훈련 작업을 자동으로 확장하거나 축소시켜 인프라 자원을 최대한 활용합니다. 클러스터의 유휴 GPU를 자동 흡수하고, 지금까지 수작업으로 이뤄지던 자원 재할당을 제거해 기술팀의 반복 업무를 줄입니다.

2. 체크포인트리스(Checkpointless) 훈련 복구

서버나 노드의 단일 장애로 수시간 혹은 수일간의 훈련이 무효화되는 문제를 해결하기 위해, HyperPod는 모델 상태를 지속적으로 유지하고 유실된 노드를 자동 교체합니다. 모든 복구 과정은 수 초 내에 무중단으로 진행됩니다.

3. 서버리스 MLflow로 완전 자동화된 실험 관리

기존의 MLflow는 전용 트래킹 서버 셋업과 유지보수가 필요했지만, SageMaker AI에서는 서버리스 MLflow를 제공하여 별도 설정 없이도 실험 추적, 비교, 결과 시각화를 완전 자동화할 수 있습니다.

사례: Collinear AI, Nomura, Wildlife Conservation Society

Collinear AI는 SageMaker AI의 서버리스 모델 커스터마이징 도입 후 실험 주기를 수 주에서 수 일로 단축하였습니다. Nomura Research Institute는 Nova Forge 기능을 활용하여 일본 금융 특화 언어모델을 자체 개발 중입니다. 또한, 야생동물 보호단체 WCS는 SageMaker 기반 MLflow를 도입하여 ML 연구 생산성과 배포속도를 향상시키고 있습니다.

결론

Amazon SageMaker AI는 AI 모델 개발의 전 과정을 효율화하고 자동화하는 완결형 플랫폼입니다. 사전학습부터 맞춤형 커스터마이징, 대규모 훈련, 실험 추적, 배포까지 모든 단계를 지원하며, 다양한 기술 수준을 지닌 개발자들이 AI를 손쉽게 활용할 수 있도록 돕습니다. 지금 SageMaker AI의 새로운 기능들을 통해 AI 활용 전략을 재정의해보시기 바랍니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transform-ai-development-with-new-amazon-sagemaker-ai-model-customization-and-large-scale-training-capabilities/