Amazon Bedrock과 LiteLLM을 활용한 셀프 서비스 LLM 게이트웨이 구축 방법

AWS는 세계에서 가장 포괄적인 클라우드 서비스로 알려져 있으며, 조직들이 혁신을 가속화하고 비용을 절감하며 확장성을 높일 수 있도록 지원합니다. 이번 블로그에서는 Amazon Bedrock과 LiteLLM을 활용하여 셀프 서비스 LLM 게이트웨이를 구축하는 방법을 소개하겠습니다. 이는 AI 자동화와 배포 가이드를 기반으로 개발되었습니다.

셀프 서비스 LLM 게이트웨이의 주요 활용 사례

Amazon Bedrock은 다양한 기반 모델을 지원하며, 이를 통해 개발자가 사용할 수 있도록 OpenAI 호환 API를 구성할 수 있습니다. 개발자들은 AWS Fargate에서 실행되는 LiteLLM을 통해 모델에 접근하며 비용을 제어하고 성능을 모니터링할 수 있습니다. 이는 특히 AI 코딩 도우미를 사용하고자 하는 개발팀에게 매우 유용합니다.

이 시스템의 도입 사례로는 다음과 같은 구조를 포함합니다:

• LiteLLM: AWS Fargate에서 OpenAI 호환 API를 노출하는 프록시 역할을 합니다.
• 자체 서비스 포털: 운영 엔지니어가 예산 정책을 설정하고 개발자가 API 키를 자가 발급할 수 있도록 지원합니다.
• 영구 및 캐시 저장소: Amazon RDS 및 ElastiCache를 활용하여 데이터 저장 및 캐싱을 최적화 합니다.
• Amazon Bedrock 애플리케이션 추론 프로파일: 특정 모델에 이름이 붙여진 엔드포인트를 생성하고 Quota를 격리할 수 있습니다.

이 시스템은 Amazon Route 53, CloudFront, 그리고 ALB(Application Load Balancer)를 통해 요청을 라우팅하며, LiteLLM은 개별 사용자 API 키를 통해 Amazon Bedrock 애플리케이션 추론 프로파일을 호출합니다.

효율적인 AI 배포 전략

이 게이트웨이는 비용 제어 및 성능 가시성을 제공하므로 다양한 AI 모델을 통합 관리할 수 있습니다. 이는 응용 프로그램의 유연성을 높이며 운영팀이 더욱 적은 비용으로 더 많은 것을 할 수 있도록 지원합니다. 개발자들은 친숙한 API를 통해 모델을 활용하고, 모델 교체나 추가를 쉽게 수행할 수 있습니다.

결론적으로, Amazon Bedrock과 LiteLLM을 통해 구축한 셀프 서비스 LLM 게이트웨이는 고도로 확장 가능하며, 비용과 보안을 동시에 관리할 수 있는 솔루션입니다. 이 시스템은 다양한 AI 솔루션을 통합 관리하고자 하는 모든 기업에 최적의 선택이 될 것입니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-a-self-service-llm-gateway-with-amazon-bedrock-and-litellm/