Amazon Bedrock와 LLM 게이트웨이를 통한 회복성 패턴 구현 가이드

소개

대규모 언어 모델(LLM)의 추론은 생성 AI 워크로드가 실험에서 대규모 생산으로 전환함에 따라 매우 중요한 요소가 되었습니다. LLM 기반 애플리케이션이 대규모로 가동되면서 조직은 높은 가용성과 응답성, 비용효율성을 갖춘 추론을 유지하기 위한 방법이 필요합니다. 기존의 회복성 최적화 패턴 외에도 생성 AI는 새로운 고려 사항들을 제시합니다. Amazon Bedrock는 이러한 요구를 지원하는 회복성 기능을 갖춘 관리형 기초 모델을 제공합니다.

본론

Amazon Bedrock와 LLM 게이트웨이를 통한 회복성 패턴은 다섯 가지 실질적인 방법으로 구성됩니다. 이러한 패턴들은 실세계에서의 문제들을 해결하며, Amazon Bedrock의 기본 기능부터 복합적인 멀티모델 오케스트레이션까지 다양한 사용 사례를 포괄합니다.

패턴 1: Amazon Bedrock의 크로스리전 추론

Amazon Bedrock의 크로스리전 추론(CRIS)은 기본적으로 회복성이 높은 추론을 제공하는 기능입니다. CRIS 기능을 사용하면 AWS 지역 내에서 쓰로틀링이 발생할 가능성을 줄이고 모델 트래픽을 분산시킬 수 있습니다. 이 기능은 교통량 분산을 자동으로 처리하여 사용자의 애플리케이션 가용성을 향상시킵니다.

패턴 2: AWS 계정 샤딩

AWS 계정 샤딩은 여러 AWS 계정을 통해 요청을 분산시킴으로써 더 많은 확장성과 격리 전략을 제공하는 패턴입니다. 계정 샤딩은 자연적인 결함 격리 경계를 형성하므로 여러 팀과 테넌트 아키텍처에서 유용하게 사용할 수 있습니다.

패턴 3: LLM 게이트웨이를 통한 모델 자동 전환

LLM 게이트웨이는 복잡한 환경에서 라우팅, 장애 조치, 거버넌스 기능을 제공합니다. 이를 통해 다양한 모델과 공급업체를 단일 API 인터페이스로 사용할 수 있어 통합이 간소화됩니다.

결론

이 포스트에서는 Amazon Bedrock를 활용한 회복성 강화 방법을 설명했습니다. 이러한 전략을 사용하여 생성 AI 워크로드의 회복성을 향상시키고 모델 가용성과 장애 조치 전략에 대한 세부 제어를 얻을 수 있습니다. 보다 자세한 실습은 GitHub 저장소를 참고하십시오.

[1] 원문 URL: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/implementing-resilience-patterns-with-amazon-bedrock-and-llm-gateway