AWS / machine-learning

AWS Weekly Roundup: AWS re:Invent keynote recap, on-demand videos, and more (December 8, 2025) (새 탭에서 열림)

AWS re:Invent 2025는 단순한 기술 발표를 넘어 AI 어시스턴트가 자율적인 'AI 에이전트'로 진화하는 중대한 변곡점을 시사했습니다. AWS는 개발자들에게 발명의 자유를 제공한다는 핵심 미션을 재확인하며, 자연어로 복잡한 작업을 수행하고 코드를 실행하는 에이전트 중심의 미래 비전을 제시했습니다. 이번 행사는 AI 투자가 실질적인 비즈니스 가치로 전환되는 시점에서 보안, 가용성, 성능이라는 클라우드의 본질적 가치를 다시 한번 강조했습니다. **AI 에이전트 중심의 비즈니스 혁신** * **어시스턴트에서 에이전트로의 진화:** 단순한 답변 제공을 넘어 스스로 계획을 세우고, 코드를 작성하며, 필요한 도구를 호출해 작업을 완수하는 자율형 에이전트가 핵심 기술로 부상했습니다. * **실질적 비즈니스 수익 창출:** AI가 단순한 실험 단계를 지나 기업의 업무를 자동화하고 효율성을 높임으로써 구체적인 재무적 성과를 내기 시작하는 단계에 진입했습니다. * **비결정적 특성에 최적화된 인프라:** 결과가 매번 다를 수 있는 AI 에이전트의 특성(Non-deterministic)을 고려하여, 안전하고 신뢰할 수 있으며 확장이 용이한 전용 인프라를 구축하고 있습니다. **아키텍트의 르네상스와 개발자 생태계** * **설계 역량의 재발견:** 기술적 세부 사항에 매몰되기보다 시스템 전체를 조망하고 설계하는 고수준 아키텍처 역량이 중요해진 '아키텍트의 르네상스' 시대가 도래했습니다. * **커뮤니티 기여의 가치:** 필리핀의 AWS 히어로 라피(Rafi)가 'Now Go Build' 상을 수상한 사례를 통해, 기술 혁신만큼이나 커뮤니티 빌딩과 개발자 역량 강화가 중요함을 강조했습니다. * **발명의 자유(Freedom to Invent):** 지난 20년간 AWS의 중심이었던 개발자들이 창의성을 발휘할 수 있도록 도구와 환경을 제공하는 것이 AWS의 변함없는 목표임을 천명했습니다. **클라우드 기반 기술의 지속적 고도화** * **커스텀 실리콘과 인프라:** 보안, 가용성, 성능이라는 클라우드의 기본 속성을 유지하면서도 AI 워크로드에 최적화된 하드웨어 혁신을 지속하고 있습니다. * **자연어 기반 솔루션 구현:** 사용자가 달성하고자 하는 목적을 자연어로 설명하면 시스템이 실행 가능한 솔루션으로 변환하는 인터페이스의 혁신이 가속화되고 있습니다. AI 에이전트가 주도하는 기술 환경 변화에 대응하기 위해, 기업들은 단순한 챗봇 도입을 넘어 비즈니스 프로세스 자체를 자동화할 수 있는 에이전트 활용 전략을 수립해야 합니다. AWS re:Invent 2025의 주요 세션 영상과 발표 자료가 온디맨드로 제공되고 있으므로, 조직의 요구 사항에 맞는 AI 아키텍처를 재설계하고 새로운 기술 도구들을 선제적으로 검토해 보시길 권장합니다.

Amazon Bedrock adds reinforcement fine-tuning simplifying how developers build smarter, more accurate AI models (새 탭에서 열림)

Amazon Bedrock에 새롭게 도입된 '강화 미세 조정(Reinforcement Fine-tuning)'은 대규모 라벨링 데이터셋 없이도 피드백 루프를 통해 AI 모델의 정확도와 효율성을 극대화하는 혁신적인 맞춤화 기능입니다. 이 서비스는 복잡한 기계 학습 워크플로를 자동화하여 전문 지식이 부족한 개발자도 기본 모델 대비 평균 66% 향상된 성능의 모델을 구축할 수 있게 지원합니다. 결과적으로 기업은 높은 비용이 드는 대형 모델 대신, 특정 업무에 최적화된 작고 빠른 모델을 경제적으로 운용할 수 있습니다. **강화 미세 조정의 작동 원리와 차별점** * 기존의 미세 조정 방식이 사람이 일일이 라벨을 붙인 방대한 데이터셋을 필요로 했던 것과 달리, 보상 함수(Reward functions)를 사용하여 모델의 응답 품질을 평가하고 학습시킵니다. * 고정된 예시를 암기하는 것이 아니라, 어떤 응답이 비즈니스 요구사항에 더 적합한지 판단하는 '보상 신호'를 통해 모델이 반복적으로 개선됩니다. * 이러한 피드백 기반 접근 방식은 데이터 준비 비용을 획기적으로 줄이면서도 모델이 사용자의 의도를 더 정확하게 파악하도록 돕습니다. **비즈니스 효율성을 위한 주요 장점** * **사용 편의성:** Amazon Bedrock 내의 기존 API 로그나 업로드된 데이터셋을 그대로 활용할 수 있어, 복잡한 인프라 설정 없이도 즉시 학습을 시작할 수 있습니다. * **성능 및 비용 최적화:** Amazon Nova 2 Lite와 같은 가볍고 빠른 모델을 강화 미세 조정함으로써, 더 크고 비싼 모델보다 뛰어난 특정 작업 수행 능력을 갖추게 할 수 있습니다. * **보안 및 신뢰성:** 모델 맞춤화의 모든 과정이 보안이 유지되는 AWS 환경 내에서 이루어지므로, 기업의 민감한 데이터 유출 우려 없이 안전하게 학습이 가능합니다. **세부 최적화 기법: RLVR 및 RLAIF** * **RLVR (Verifiable Rewards):** 수학적 추론이나 코드 생성처럼 정답이 명확한 객관적 작업에 대해 규칙 기반의 채점기를 사용하여 모델을 개선합니다. * **RLAIF (AI Feedback):** AI가 생성한 피드백을 활용하여 모델의 응답 품질을 높이는 방식으로, 보다 복잡하고 주관적인 맥락이 포함된 작업에 유용합니다. 방대한 데이터를 준비하기 어렵거나 모델 운영 비용을 절감하면서도 높은 정확도를 원하는 기업에게 Amazon Bedrock의 강화 미세 조정은 매우 실용적인 대안이 됩니다. 특히 Amazon Nova 2 Lite 모델을 시작으로 점차 지원 모델이 확대될 예정이므로, 특정 도메인에 특화된 가성비 높은 AI 서비스를 구축하고자 하는 개발팀에게 이 기능을 적극 활용해 볼 것을 추천합니다.

New serverless customization in Amazon SageMaker AI accelerates model fine-tuning (새 탭에서 열림)

Amazon SageMaker AI는 Amazon Nova, DeepSeek, Llama 등 주요 AI 모델에 대해 인프라 관리 없이 미세 조정(Fine-tuning)을 수행할 수 있는 새로운 서버리스 커스터마이징 기능을 발표했습니다. 이 기능은 복잡한 리소스 프로비저닝을 자동화하여 모델 최적화 기간을 수개월에서 수일 수준으로 단축하며, 사용자가 인프라 대신 모델 튜닝 자체에 집중할 수 있는 환경을 제공합니다. 개발자는 SageMaker Studio의 직관적인 인터페이스를 통해 최신 강화 학습 기법을 몇 번의 클릭만으로 적용하고 모델을 즉시 배포할 수 있습니다. ### 서버리스 기반의 인프라 자동화 및 효율성 * **자동 리소스 프로비저닝**: 모델의 크기와 학습 데이터의 양에 맞춰 SageMaker AI가 최적의 컴퓨팅 리소스를 자동으로 선택하고 할당합니다. * **관리 부담 제거**: 서버리스 환경에서 구동되므로 사용자가 직접 인스턴스를 관리하거나 확장성을 고민할 필요가 없습니다. * **실험 추적 통합**: 새롭게 도입된 서버리스 MLflow 애플리케이션을 통해 하이퍼파라미터 및 실험 과정을 체계적으로 기록하고 관리할 수 있습니다. ### 고도화된 모델 커스터마이징 기법 지원 * **다양한 학습 기법**: 지도 학습 기반 미세 조정(SFT)뿐만 아니라 직접 선호도 최적화(DPO), 검증 가능한 보상을 통한 강화 학습(RLVR), AI 피드백 기반 강화 학습(RLAIF) 등 최신 기법을 지원합니다. * **사용자 친화적 UI**: SageMaker Studio 내 'Customize with UI' 기능을 통해 코딩 부담을 줄이면서도 배치 크기, 학습률, 에포크(Epoch) 등 상세 설정을 조정할 수 있습니다. * **연속적인 최적화**: 학습 완료 후 'Continue customization' 기능을 사용하여 하이퍼파라미터를 조정하거나 다른 기법으로 추가 학습을 진행하는 반복 작업이 용이합니다. ### 평가 및 유연한 배포 옵션 * **성능 비교 평가**: 커스터마이징된 모델이 기본 모델 대비 얼마나 개선되었는지 확인할 수 있는 평가(Evaluate) 기능을 제공합니다. * **멀티 플랫폼 배포**: 학습과 평가가 완료된 모델은 Amazon SageMaker 또는 Amazon Bedrock 중 원하는 환경을 선택하여 원클릭으로 배포할 수 있습니다. * **보안 및 암호화**: 네트워크 보안 설정 및 저장 볼륨 암호화 등 기업용 애플리케이션에 필요한 고급 보안 설정을 동일하게 지원합니다. 이 서비스는 인프라 구축의 복잡성 때문에 최신 LLM 성능 최적화를 망설였던 기업에게 매우 실용적인 대안입니다. 특히 RLVR이나 RLAIF 같은 고난도 강화 학습 기법을 복잡한 설정 없이 테스트해보고 싶은 팀에게 SageMaker AI의 서버리스 워크플로우를 우선적으로 활용해 볼 것을 추천합니다.

Introducing checkpointless and elastic training on Amazon SageMaker HyperPod (새 탭에서 열림)

Amazon SageMaker HyperPod은 대규모 AI 모델 학습의 효율성을 극대화하기 위해 '체크포인트리스(Checkpointless) 학습'과 '엘라스틱(Elastic) 학습' 기능을 새롭게 출시했습니다. 이 기술들은 하드웨어 장애 발생 시 복구 시간을 획기적으로 단축하고 클러스터 자원 활용도를 자동 최적화하여 전체 개발 주기를 대폭 앞당깁니다. 이를 통해 엔지니어는 인프라 관리 부담에서 벗어나 모델 성능 고도화와 시장 출시 속도 향상에 더욱 집중할 수 있습니다. ### 체크포인트리스 학습을 통한 중단 없는 상태 복구 기존의 체크포인트 기반 복구는 작업 종료, 재시작, 네트워크 설정, 체크포인트 검색 및 로드 등 복잡한 단계를 거치느라 최대 1시간 이상의 다운타임이 발생하곤 했습니다. 체크포인트리스 학습은 이러한 병목 현상을 해결하기 위해 다음과 같은 기술적 요소를 도입했습니다. * **피어 투 피어(P2P) 상태 복제**: 모델의 상태를 클러스터 내의 건강한 노드(Peer)에 실시간으로 복제하여 저장하며, 장애 발생 시 체크포인트를 불러오는 대신 이웃 노드로부터 즉시 상태를 복구합니다. * **복구 시간 단축**: 전통적인 방식 대비 복구 시간을 분 단위로 줄였으며, 내부 테스트 결과 2,000개 이상의 GPU 환경에서도 다운타임을 80% 이상 감소시키는 성과를 보였습니다. * **4가지 핵심 구성 요소**: 집합 통신 초기화 최적화, 캐싱이 가능한 메모리 매핑 데이터 로딩, 프로세스 내 복구(In-process recovery), 그리고 P2P 상태 복제 기술이 유기적으로 결합되어 작동합니다. * **검증된 확장성**: 수만 개의 가속기를 활용한 Amazon Nova 모델 학습에 이미 성공적으로 적용되어 대규모 환경에서의 안정성을 입증했습니다. ### 자원 활용을 극대화하는 엘라스틱 학습 엘라스틱 학습은 클러스터의 가용 자원 상태에 따라 학습 워크로드의 규모를 유연하게 조절하는 기능입니다. 인프라의 가변적인 상황에 맞춰 학습 효율을 최대로 끌어올립니다. * **자동 확장 및 축소**: 클러스터 내에 유휴 자원이 발생하면 학습 규모를 자동으로 확장하고, 추론 서비스와 같은 고우선순위 작업이 몰릴 때는 자원을 즉시 반납하며 축소합니다. * **운영 효율성**: 매주 수동으로 인프라 설정을 변경하던 엔지니어링 시간을 절약할 수 있으며, 클러스터 활용도를 높여 전체 학습 완료 시간을 단축합니다. * **우선순위 기반 할당**: 비즈니스 요구사항에 따라 자원을 재배치함으로써 고비용의 컴퓨팅 자원을 낭비 없이 사용할 수 있도록 지원합니다. ### 실용적인 권장 사항 수천 개의 GPU를 사용하는 초거대 모델 학습 환경에서는 하드웨어 장애가 빈번하게 발생할 수밖에 없습니다. 인프라 장애로 인한 학습 중단 리스크를 최소화하고 싶은 팀은 SageMaker HyperPod의 체크포인트리스 학습을 도입하여 복구 골든타임을 확보할 것을 권장합니다. 특히 가변적인 인프라 환경에서 비용 효율성을 중시한다면 엘라스틱 학습 기능을 활성화하여 클러스터 유휴 자원을 100% 활용하는 전략이 유효할 것입니다.