생성적 인공지능과 머신러닝 기술이 급속히 발전함에 따라, 기업의 효율적이고 유연한 AI 도구에 대한 수요도 증가하고 있습니다. Amazon Bedrock과 Amazon SageMaker AI는 Amazon Cloud Computing(AWS)이 제공하는 두 가지 핵심 AI 서비스입니다. 그들은 개발자와 기업 사용자에게 AI 애플리케이션을 구축, 배포, 최적화하기 위한 광범위한 솔루션을 제공합니다. Bedrock은 사전 학습된 모델을 지원하여 생성적 AI 개발을 간소화하는 반면, SageMaker는 데이터 준비부터 모델 학습 및 배포까지 머신 러닝의 전체 프로세스를 포괄합니다. 이 게시물에서는 Amazon Bedrock과 Amazon SageMaker AI에 대해 알아보는 데 도움을 드립니다.
AI가 생성한 두 가지 서비스
아마존 베드록
- 선택하다 아마존 베드록추론을 위해 사전 학습된 기본 모델을 주로 사용해야 하고 사용 사례에 가장 적합한 기본 모델을 선택하려는 경우입니다. Amazon Bedrock은 생성적 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 완전 관리형 서비스이며 다음을 포함한 많은 인기 있는 기본 모델을 지원합니다. 인간주의적 클로드,Cohere 명령 및 임베드,AI21 랩스 쥬라기,메타 라마,미스트랄 AI,안정 확산 XL 그리고 아마존 타이탄. 지원되는 기본 모델은 정기적으로 업데이트됩니다.
- Amazon Bedrock을 사용하면 기본 모델에 관계없이 보안, 개인 정보 보호 및 책임 있는 AI 기능을 갖춘 생성 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. Amazon Bedrock은 모델과 독립적인 단일 API 액세스를 제공하므로 다양한 기본 모델을 사용하고 최소한의 코드 변경으로 최신 모델 버전으로 업그레이드할 수 있습니다. 또한 Amazon Bedrock은 모델 미세 조정과 사용자 정의 모델 가져오기도 지원합니다.
- 단일 로그인(SSO) 기능을 갖춘 새로운 웹 인터페이스인 Amazon Bedrock Studio(현재 미리 보기)를 사용하면 개발자는 대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 기반 모델(FM)을 사용하여 협업하고, 프로젝트를 진행하고, 생성 AI 애플리케이션을 반복할 수 있습니다.
아마존 세이지메이커 AI
- 아마존 세이지메이커 AI 대규모로 머신 러닝 모델을 구축, 학습시키고 배포하는 데 도움이 되도록 설계된 완전 관리형 서비스입니다. 여기에는 노트북, 디버거, 프로파일링 도구, 파이프라인, MLOps와 같은 도구를 사용하여 기초 모델을 처음부터 구축하는 것이 포함됩니다. SageMaker AI는 기본 모델에 대한 광범위한 학습, 미세 조정, 심층적인 사용자 정의가 필요한 사용 사례에 이상적입니다. 또한 이는 사용 사례에 가장 적합한 기본 모델이 무엇인지 평가하는 잠재적 과제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
- SageMaker AI의 통합 개발 환경(IDE)을 사용하여 기본 모델을 빌드, 학습, 배포합니다. SageMaker AI는 공개적으로 사용 가능한 기본 모델을 포함하여 수백 개의 사전 학습된 모델에 대한 액세스를 제공합니다.
Amazon Bedrock과 Amazon SageMaker AI는 모두 ML 및 생성 AI 애플리케이션 개발을 지원하지만, 그 목적은 서로 다릅니다.
Amazon Bedrock과 SageMaker AI의 차이점
| 범주 | 아마존 베드록 | 아마존 세이지메이커 AI |
| 사용 사례 | 맞춤형 모델 개발에 많은 투자를 하지 않고도 AI 기능을 애플리케이션에 통합하는 데 이상적입니다. | 사용자 정의 모델이 필요할 수 있는 고유하거나 특수한 AI/ML 요구 사항에 맞게 최적화됨 |
| 대상 사용자 | 심층적인 머신 러닝 전문 지식이 없는 개발자와 기업을 위해 최적화됨 | 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어 및 개발자를 위해 최적화됨 |
| 맞춤 제작 | 대부분 사전 훈련된 모델을 사용하지만 필요에 따라 미세 조정할 수 있습니다. | 필요에 따라 모델을 사용자 정의하거나 생성할 수 있으며 완전한 제어권을 갖습니다. |
| 가격 | 서비스에 대한 API 호출 수에 따라 사용량에 따라 지불합니다. | 컴퓨팅 리소스, 스토리지 및 기타 서비스 사용량에 따라 요금 청구 |
| 완성 | API 호출을 통해 사전 학습된 모델을 애플리케이션에 통합합니다. | 사용자 정의 모델을 애플리케이션에 통합하여 더 많은 사용자 정의 옵션을 제공합니다. |
| 필요한 전문성 | 사전 학습된 모델을 사용하려면 기본적인 수준의 머신 러닝 전문성이 필요합니다. | 모델 구축 및 최적화에 도움이 되는 데이터 과학 및 머신 러닝 기술에 대한 실무 지식 |
Amazon Bedrock과 Amazon SageMaker AI 중에서 선택하는 것은 항상 상호 배타적인 것은 아닙니다. 어떤 경우에는 두 서비스를 모두 이용하는 것이 유익할 수도 있습니다. 예를 들어, Amazon Bedrock을 사용하여 기본 모델의 프로토타입을 빠르게 만들고 배포한 다음, SageMaker AI를 사용하여 모델을 더욱 세부적으로 조정하고 최적화하여 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
Amazon Bedrock과 Amazon SageMaker AI는 함께 인공지능 분야에서 AWS의 강력한 생태계를 형성합니다. 생성적 AI 기능을 빠르게 통합하든, 머신 러닝 모델의 전체 프로세스를 관리하든, 이 두 서비스는 개발자와 기업에 효율적이고 안정적인 기술 지원을 제공할 수 있습니다. AI 기술이 계속해서 혁신됨에 따라 이러한 도구는 계속해서 산업 변화를 주도하고 기업이 디지털 경쟁에서 우위를 점하는 데 도움이 될 것입니다.
