AWS SageMaker와 Ray를 활용한 CodeFu-7B 모델 학습 가이드

AWS SageMaker의 Ray와 veRL을 활용한 CodeFu-7B 모델 학습 가이드

최근 인공지능(AI)의 급속한 발전으로 복잡한 추론 작업을 수행할 수 있는 전문 모델의 수요가 증가하고 있습니다. 특히 경쟁 프로그래밍 영역에서는 패턴 암기가 아닌 알고리즘적 추론을 통해 기능적 코드를 생성하는 모델이 필요합니다. 이러한 요구에 맞춰 CodeFu-7B 모델은 Reinforcement Learning(강화 학습)을 통해 진정한 문제 해결 능력을 개발합니다.

Ray와 SageMaker의 통합 활용

분산 RL 학습은 여러 이종 컴포넌트를 조율해야 하는 인프라 문제를 동반하지만, Ray 프레임워크는 이러한 워크로드를 처리하는 통합 시스템을 제공합니다. AWS SageMaker는 Ray의 분산 컴퓨팅 프레임워크와 통합되어 개발자가 모델 개발에 집중할 수 있도록 지원합니다.

CodeFu-7B 모델의 학습 사례

CodeFu-7B는 경쟁 프로그래밍 문제를 해결하기 위해 개발된 7B 파라미터 언어 모델입니다. 이 모델은 문제의 정답을 미리 제공받지 않고, 코드 실행에 따른 피드백을 통해 문제를 해결하는 법을 학습합니다. 이는 패턴 암기가 아닌 진정한 문제 해결 능력 배양에 중점을 둡니다.

Ray를 사용하는 SageMaker 학습 작업 솔루션

Ray on Amazon SageMaker는 SageMaker의 관리형 훈련 환경 내에서 분산 데이터 처리와 모델 훈련을 지원하는 솔루션입니다. 이 솔루션은 Ray 클러스터 초기화, 멀티노드 클러스터 관리, 이종 클러스터 지원 등 다양한 기능을 제공합니다.

솔루션 개요

CodeFu-7B의 학습 프로세스는 다음과 같은 단계로 구성됩니다:

1. 데이터 준비: 사전 처리된 데이터셋 및 학습 구성을 업로드합니다.
2. 학습 작업 제출: SageMaker Python SDK의 ModelTrainer 클래스를 사용하여 학습 작업 API 요청을 제출합니다.
3. 모니터링: Ray 대시보드를 통해 실시간으로 학습 진행 상황을 모니터링합니다.
4. 자동 정리: 학습 완료 후 SageMaker는 모델을 S3에 저장하고, 학습 로그를 CloudWatch에 업로드합니다.

결론

Ray를 사용하는 SageMaker 학습 작업 솔루션은 복잡한 분산 RL 학습을 간단하게 관리합니다. Ray의 고급 분산 컴퓨팅 능력과 SageMaker의 관리형 인프라가 결합되어 최적의 학습 환경을 제공합니다.

[1] 원문 링크