생성형 AI의 급속한 발전과 함께 대규모 언어 모델(LLM)은 기업 디지털 전환의 새로운 동력으로 떠올랐습니다. 그러나 LLM을 비즈니스 시나리오에 실제로 적용하는 것은 단순히 채팅 인터페이스에 연결하는 것만큼 간단하지 않습니다.
데이터 보안, 모델 선택, 비용 관리 및 시스템 통합은 기업이 실제로 직면해야 하는 문제들입니다.
이러한 배경 속에서,AWS LLM 특정 모델을 지칭하는 것이 아니라, 일련의...을 의미합니다.기업용 대규모 언어 모델 클라우드 서비스 시스템이 솔루션은 기업이 보안, 규정 준수 및 확장성을 보장하면서 생성형 AI 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있도록 지원합니다.
AWS LLM이란 무엇인가요?
AWS LLM 이는 AWS 클라우드 플랫폼에서 제공되는 대규모 언어 모델 기능 및 관련 서비스를 의미하며, 다음을 포함합니다.
- 다수의 주요 대형 언어 모델의 호스팅 및 호출
- 기업 수준의 권한, 감사 및 보안 제어
- 기존 클라우드 아키텍처와 긴밀하게 통합된 AI 개발 기능
단일 모델 API를 직접 사용하는 것과는 달리, AWS의 핵심 아이디어는 다음과 같습니다.
이를 통해 기업은 단일 모델에 얽매이지 않고 "플랫폼 기반" 방식으로 대규모 언어 모델을 관리하고 사용할 수 있습니다.
Amazon Bedrock: AWS LLM의 핵심 진입점
AWS의 LLM 프레임워크에서는,아마존 베드록 이는 기업에서 가장 핵심적이고 가장 자주 사용하는 서비스입니다.
1. 다양한 모델에 걸친 통합 액세스
Bedrock을 사용하면 기업은 동일한 API 프레임워크 내에서 다음과 같은 여러 주요 모델을 사용할 수 있습니다.
- 인간주의적 클로드
- 메타 라마
- 미스트랄
- 응집하다
- 아마존 타이탄(AWS 자체 개발 모델)
기업은 모델 배포, 컴퓨팅 성능 확장 또는 기본 운영 및 유지 관리에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 사용한 데이터 양에 따라 비용을 지불하는 방식으로 생성형 AI 애플리케이션을 신속하게 배포할 수 있습니다.
2. 기업 중심의 데이터 보안 설계
기업 고객에게는 데이터 보안이 모델 자체의 기능보다 더 중요한 경우가 많습니다.
Amazon Bedrock은 설계 초기부터 이 점을 강조했습니다.
- 고객 입력 및 출력 데이터이는 모델 학습에 사용되지 않습니다.
- AWS IAM, VPC 및 CloudTrail과의 심층적인 통합
- 금융, 정부, 의료 등 다양한 산업 분야의 규정 준수 및 감사 요건을 충족합니다.
이는 AWS LLM이 엔터프라이즈 시장에서 분명한 우위를 점하는 핵심적인 이유 중 하나이기도 합니다.
AWS가 자체 개발한 대형 모델: 타이탄 시리즈
AWS는 타사 모델 외에도 자체적인 대규모 언어 모델을 제공합니다. 아마존 타이탄이 문서에서는 다양한 생성형 AI 시나리오를 다룹니다.
- 타이탄 텍스트텍스트 생성 및 이해
- 타이탄 임베딩벡터 생성, 지식 검색 및 RAG 지원.
- 타이탄 이미지이미지 생성
Titan 모델은 AWS 생태계와 긴밀하게 통합되어 있으며 안정성과 규정 준수에 대한 요구 사항이 높은 기업 고객에게 적합합니다.
AWS LLM의 다양한 배포 방법
각 기업은 모델에 대한 제어 수준에 대해 서로 다른 요구 사항을 가지고 있으며, AWS는 유연한 사용 사례를 제공합니다.
1. 아마존 베드락(완전 관리형)
- 모델 관리 및 컴퓨팅 파워 관리가 필요 없습니다.
- 빠른 발사 속도
- 대부분의 비즈니스 시나리오에 적합합니다.
2. 아마존 세이지메이커
- 모델 미세 조정 및 사용자 지정 배포를 지원합니다.
- 매우 높은 수준의 모델 품질과 제어가 요구되는 시나리오에 적합합니다.
3. EC2/EKS 자체 호스팅
- 모델과 데이터에 대한 완벽한 제어
- 높은 기술 비용 및 유지 보수 비용
AWS LLM의 장점은 다음과 같습니다.기업은 한 번에 한 가지 방식에만 의존하는 대신, 단계와 필요에 따라 유연하게 전환할 수 있습니다.
AWS LLM의 일반적인 응용 시나리오
실제 프로젝트에서 AWS LLM은 널리 사용되어 왔습니다.
- 지능형 고객 서비스 및 질의응답 시스템
- 기업 내부 지식 기반(RAG)
- 콘텐츠 제작 및 마케팅 지원
- 코드 생성 및 연구 개발 효율성 향상
- 데이터 분석 및 자동 보고
기업은 아마존 오픈서치, 오로라, 벡터 데이터베이스와 같은 서비스와 통합함으로써 완벽한 생성형 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다.
기업들이 AWS LLM을 선택하는 경향이 있는 이유는 무엇일까요?
비즈니스 관점에서 AWS LLM의 가치는 단순히 "모델 성능"에만 있는 것이 아니라 다음과 같은 이점도 포함합니다.
- 데이터 보안 및 규정 준수 기능
- 다양한 모델을 이용할 수 있어 특정 공급업체에 종속되는 것을 방지할 수 있습니다.
- 기존 AWS 아키텍처와의 원활한 통합
- 성숙한 기업 수준의 운영, 유지 관리 및 관리 시스템
이러한 이유로 AWS LLM이 더 적합합니다.장기적이고 대규모이며 지속 가능한 AI 애플리케이션 구현.
클라우드 환경: AWS LLM 구현 파트너
처럼 AWS 공식 인증 리셀러"클라우드 기반"은 기업 고객에게 다음과 같은 이점을 지속적으로 제공합니다.
- AWS LLM 아키텍처 설계 및 선택 권장 사항
- Amazon Bedrock 및 생성형 AI 솔루션 배포 완료
- 비용 최적화 및 안전 규정 준수 계획
- PoC부터 실제 운영 환경까지 전 과정에 걸친 지원
생성형 AI를 처음 접하는 기업이든 클라우드 환경에서 기존 AI 프로젝트를 최적화하는 기업이든, 저희는 기업을 지원하는 데 최선을 다하고 있습니다.LLM을 진정으로 효과적이고 신뢰할 수 있으며 지속 가능하게 사용하려면..
결론
대규모 언어 모델은 기업의 생산성 구조를 재편하고 있습니다. AWS LLM은 강력하고 제어 가능하며 미래 지향적인 엔터프라이즈급 경로를 제공합니다..
최적의 플랫폼과 파트너를 선택하는 것이 "최고의 모델"을 선택하는 것보다 훨씬 더 중요한 경우가 많습니다.
