생성적 AI가 급속히 확산됨에 따라 점점 더 많은 기업이 클라우드 도구를 사용하여 AI 애플리케이션의 구축 및 구현을 가속화하고자 합니다. 선도적인 클라우드 서비스 공급업체인 AWS는 두 가지 핵심 AI 서비스를 제공합니다.아마존 세이지메이커 그리고 아마존 베드록. 이들은 동일한 AWS AI 생태계에 속해 있지만, 위치가 전혀 다르고, 기능과 적용 시나리오도 상당히 다릅니다.
이 기사에서는 다음에 초점을 맞출 것입니다.AWS SageMaker 대 BedRock이 핵심 키워드는 기능, 기술 아키텍처, 애플리케이션 시나리오 등 두 서비스 간의 차이점을 종합적으로 분석하고, 기업이 기술적 경로를 명확히 하는 데 도움이 되는 실질적인 선택 제안을 제공합니다.
Amazon Bedrock: 임계값이 낮고 바로 사용 가능한 생성형 AI 서비스
Amazon Bedrock은완전 관리형 생성 AI 서비스. 이를 사용하면 기본 모델이나 인프라를 관리하지 않고도 여러 주요 모델 공급업체(Anthropic, Meta, Mistral, Stability AI, AWS의 Titan 모델 등)의 LLM 기능을 직접 호출할 수 있습니다.
핵심 장점:
- 플러그 앤 플레이 다중 모델 액세스: 통합된 API 인터페이스를 통해 Claude, Llama 등 여러 모델에 쉽게 액세스하고 다중 모델 A/B 테스트를 지원할 수 있습니다.
- 모델 학습이나 배포가 필요하지 않습니다.: 완벽하게 관리되므로 모델 관리 및 유지 관리 비용이 제거됩니다.
- 생성적 AI 도구의 풍부한 통합: RAG, 에이전트, 응답 제어, 모델 미세 조정 및 기타 기능을 지원하여 AI 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있습니다.
- 높은 보안 및 규정 준수: VPC, IAM, CloudTrail, 암호화 등 AWS 기본 보안 서비스를 통합하여 엔터프라이즈 수준의 보안을 보장합니다.
누구에게 적합한가요?
- AI 기능을 신속하게 통합하려는 기업 및 개발 팀
- 머신 러닝 팀이 없거나 모델 학습 리소스에 투자하고 싶지 않은 회사
- 여러 주류 모델을 비교하고 최상의 솔루션을 선택해야 하는 혁신 팀
- 모델 보안, 규정 준수 및 안정성에 대해 우려하는 업계 사용자
Amazon SageMaker: 유연하고 강력한 머신 러닝 교육 및 배포 플랫폼
Amazon SageMaker는 AWS의 주력 머신 러닝 플랫폼으로, 종단 간 모델 구축, 학습, 최적화 및 배포 기능을 제공합니다. Bedrock과는 달리 전문적인 ML 역량을 갖춘 사용자를 대상으로 하며, 사용자 정의 모델을 처음부터 구축하는 시나리오에 적합합니다.
핵심 장점:
- 종합적인 훈련 및 추론 능력: 사용자 정의 학습 스크립트, 다양한 알고리즘 프레임워크(예: PyTorch, TensorFlow, HuggingFace), 모델 최적화 도구를 지원합니다.
- 엔드투엔드 MLOps 툴체인: SageMaker 파이프라인, 자동 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 모니터링 및 기타 기능을 포함하여 기업이 안정적이고 효율적인 ML 워크플로를 구축하는 데 도움이 됩니다.
- 민간 재단 모델 교육 지원: 대규모 모델의 개인화된 훈련에 적합합니다.
- 확장 가능한 배포 옵션: 다양한 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 실시간 추론, 일괄 추론 및 엣지 배포를 포함합니다.
누구에게 적합한가요?
- AI 모델을 처음부터 구축하려는 데이터 과학 팀이 있는 회사
- 특정 분야(예: 의료, 금융, 제조)에서는 산업별 모델을 교육하는 것이 필요합니다.
- 훈련 매개변수, 모델 구조 및 추론 성능에 대한 세부적인 제어가 필요한 사용자
- 자동화된 ML 프로세스와 거버넌스 기능을 통합해야 하는 대기업이나 연구 기관
Amazon Bedrock vs SageMaker: 주요 차이점 비교표
| 기능적 차원 | 아마존 베드록 | 아마존 세이지메이커 |
|---|---|---|
| 타겟 그룹 | 개발자, 제품 관리자, 엔터프라이즈 애플리케이션 팀 | 데이터 과학자, ML 엔지니어 |
| 모델 유형 | 제3자 LLM(Claude, Llama 등) | 맞춤형 모델, 오픈 소스 모델, 개인용 대형 모델 |
| 임계값 사용 | 낮음, 모델 학습 경험 불필요 | 더 높은 수준에서는 ML 아키텍처와 프로세스에 대한 숙달이 필요합니다. |
| 훈련 및 배치 역량 | 로컬 트레이닝을 지원하지 않으며, 모델 호출만 지원합니다. | 전체 프로세스 교육, 배포 및 최적화 지원 |
| 유연성과 통제력 | 낮은 관리 서비스 | 높고 강력한 맞춤형 기능 |
| 보안 및 규정 준수 지원 | 엔터프라이즈급 보안 제어를 지원하는 기본 AWS 통합 | 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족하도록 구성 가능 |
사용 시나리오 비교: 어떤 서비스가 당신에게 더 적합할까요?
| 요구 사항 | 추천 서비스 |
| 모델을 사용자 정의하지 않고 AI 질문 답변 도우미를 빠르게 출시하고 싶으신가요? | 아마존 베드록 |
| ML 팀이 있고 정확한 전자상거래 추천 시스템을 훈련하고 싶습니다. | 아마존 세이지메이커 |
| 여러 LLM(예: Claude 및 Llama)의 생성 성능을 테스트하고 싶습니다. | 아마존 베드록 |
| 의료 NLP 모델을 구축하고 추론 성능을 최적화하고 싶습니다. | 아마존 세이지메이커 |
| Claude API를 호출하여 지능형 카피라이터 생성을 실현하세요. | 아마존 베드록 |
| GPU 학습 리소스, 학습 제어 및 버전 관리에 대한 높은 요구 사항 | 아마존 세이지메이커 |
요약: AWS SageMaker와 Bedrock 중 어느 것이 더 나은 선택일까요?
- 당신이 원한다면생성적 AI 애플리케이션을 빠르게 구축하세요, 모델을 직접 관리하고 싶지 않고 보안과 규정 준수에 집중하고 싶습니다. Amazon Bedrock은 당신에게 더 나은 선택입니다.
- 머신러닝에 대한 어느 정도의 기초가 있다면,사용자 정의 모델 학습, 모델 아키텍처 및 프로세스 제어 —— Amazon SageMaker가 올바른 선택입니다.
AWS 세이지메이커 + 베드록 이러한 조합은 다양한 단계와 기술 역량을 갖춘 기업에 완벽한 AI 솔루션 경로를 제공합니다. "독창적인" 생성형 AI부터 "심층적으로 맞춤화된" 머신 러닝 플랫폼까지, 우리는 기업이 기회를 잡고 AI 시대에 혁신을 계속할 수 있도록 돕습니다.
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