아마존 세이지메이커 서버리스 모델 커스터마이징을 활용한 AI 기반 제품 태깅 시스템 구축 가이드

AI 기술의 발전과 함께, 많은 기업들이 제품 태깅을 통해 더 나은 검색과 추천 서비스를 제공하고자 합니다. 이번 포스팅에서는 아마존 세이지메이커(serverless model customization)를 활용하여 효율적인 제품 태깅 시스템을 구축하는 방법에 대해 소개하겠습니다.

아마존 세이지메이커의 서버리스 모델 커스터마이징 이해하기

제품 카탈로그는 종종 서로 다른 소스에서 가져온 다양한 이름과 설명으로 인해 일관성이 없을 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 일관된 태그를 생성하는 것은 필수적이며, 이를 자동화할 수 있다면 큰 장점을 가질 수 있습니다. 서버리스 아키텍처는 AWS에서 제공하는 인프라를 활용하여 대량의 데이터 처리 작업을 손쉽게 수행할 수 있게 해줍니다.

사례 연구: Qwen3-8B 모델을 통한 태깅 시스템 구축

이 가이드에서는 Qwen3-8B 모델을 사용하여 제품 태깅 시스템을 최적화하는 방법을 설명합니다. Amazon SageMaker의 서버리스 모델 커스터마이징을 통해, 맞춤형 학습을 수행하고 이는 다음의 단계로 나뉩니다:

1. 데이터 준비: Amazon Sales Dataset을 사용하여 관련 데이터를 준비합니다. 데이터는 JSONL 형식으로 변환하여 Amazon S3에 저장됩니다.
2. 모델 학습: SFT(Supervised Fine-Tuning)를 사용하여 모델에 태깅 스키마를 가르칩니다.
3. 최적화: 강화학습 기법인 RLVR을 사용하여 모델의 태깅 정확도를 높입니다.
4. 모델 배포 및 평가: 최적화된 모델을 Amazon SageMaker Asynchronous Inference를 통해 배포합니다.

결론 및 적용

서버리스 기능을 활용한 AI 시스템 구축은 비용 절감과 높은 확장성을 제공합니다. 아마존 세이지메이커의 서버리스 모델 커스터마이징을 통해 높은 정확도의 태깅 시스템을 구축할 수 있었으며, 이는 특히 반복적이고 대량의 태깅 작업에 적합합니다.

[1] 원문 URL: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-ai-powered-product-tagging-system-with-amazon-sagemaker-serverless-model-customization/