Amazon SageMaker AI를 활용한 대규모 언어 모델 미세 조정 시 EU AI 법규 준수 방법

Amazon SageMaker AI를 활용한 대규모 언어 모델(LLM) 미세 조정 시 EU AI 법규 준수 방법

소개

최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 더불어, 대규모 언어 모델(LLM)의 미세 조정을 통해 구체적인 도메인에 적합한 모델을 구축하는 기업들이 늘어나고 있습니다. 유럽연합(EU)에서 도입한 AI 법규는 LLM의 미세 조정 과정에서 사용되는 계산 자원(FLOPs)을 추적하여 규제 준수 의무를 판정할 것을 요구합니다. 하지만 상당수 고객들은 자신의 학습 작업이 새로운 규제 의무를 유발하는지 궁금해합니다.

본문

Amazon SageMaker AI는 모델의 구축, 학습, 배포를 위한 관리형 머신러닝(ML) 서비스를 제공합니다. 특히 SageMaker Training 작업은 완전 관리형 인프라에서의 미세 조정 작업을 실행할 수 있게 합니다. 이러한 작업들은 자원 제공, 확장, 클러스터 관리 뿐만 아니라 AWS CloudTrail 및 Amazon CloudWatch와의 통합을 통해 거버넌스를 지원하며, 학습 완료 후 자동으로 컴퓨팅 자원을 해제합니다. Fine-Tuning FLOPs Meter는 이러한 기능에 통합되어, Amazon SageMaker AI 파이프라인 내에서의 규제 준수 추적을 지원합니다.

EU AI 법규는 GPAI(범용 인공지능 목적) 모델을 다루는 조직에 대해 새로운 요건을 도입했습니다. LLM을 미세 조정할 경우, 기본 학습 자원의 30% 이상을 사용할 경우 새로운 모델로 간주되며, 완전한 제공자 책임을 진다고 규정합니다. 이 규정을 만족하려면 Fine-Tuning FLOPs Meter를 활용하여 조정 중 FLOPs를 실시간으로 추적해야 합니다.

결론

본 포스트에서는 Amazon SageMaker AI를 사용한 LLM 미세 조정 시 FLOPs 추적을 설정하는 방법을 소개했습니다. Fine-Tuning FLOPs Meter 툴킷의 사용으로 계산 자원을 정확하게 추적하고, 규제 준수 평가를 간단히 수행할 수 있음을 확인하였습니다.

LLM을 미세 조정하거나 AI 시스템 구축 시 SLA에 따라 규제를 준수하기 위한 완벽한 투명성을 유지할 수 있습니다. 이 도구를 활용하여 규제 요구 사항에 맞춘 AI 시스템을 구축하는 방법을 더 알아보려면 Amazon SageMaker AI의 문서를 참조하세요.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/navigating-eu-ai-act-requirements-for-llm-fine-tuning-on-amazon-sagemaker-ai/