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Amazon Bedrock은 AWS가 제공하는 완전 관리형 생성 AI 서비스로, 기업이 국내 최대 규모의 대규모 모델인 DeepSeek을 비롯한 여러 대규모 모델을 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다. Bedrock을 사용하면 개발자는 DeepSeek API를 빠르게 호출하고 기본 인프라를 관리하지 않고도 지능형 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이 가이드에서는 Amazon Bedrock에서 DeepSeek를 사용하여 기업이 텍스트 생성, 지능형 고객 서비스, 데이터 분석 등의 애플리케이션에 AI를 효과적으로 사용할 수 있도록 돕는 방법을 소개합니다.
AI 기술의 급속한 발전으로 인해 대규모 모델이 기업의 지능형 업그레이드를 위한 중요한 엔진이 되고 있습니다. Amazon Nova, DeepSeek-R1부터 Claude 3.7 Sonnet까지 다양한 고성능 모델이 끊임없이 등장하고 있습니다. Amazon Web Services에서 출시한 완전 관리형 서비스인 Amazon Bedrock은 최근 널리 주목을 받고 있는 DeepSeek-R1을 포함하여 100개 이상의 자체 개발 모델과 타사 모델을 통합하여 기업에 다양한 AI 옵션을 제공합니다. 하지만 너무 많은 모델이 있는데, 개발자들은 어떻게 자사의 비즈니스 요구에 가장 적합한 솔루션을 선택할 수 있을까요? 이 문제를 해결하기 위해 Amazon Web Services는 Amazon Bedrock의 강력한 통합 기능과 유연한 모델 관리 기능을 사용하여 개발자가 과학적으로 가장 적합한 모델을 평가하고 정확하게 일치시킬 수 있도록 돕는 "대규모 모델 선택 연습" 실험을 시작했습니다.
인터넷의 급속한 발전에 힘입어 사용자 제작 콘텐츠(UGC)가 급증하였고, 소셜 미디어, 전자상거래, 비디오 플랫폼 등에 텍스트, 사진, 비디오 등 다양한 정보가 대량으로 등장했습니다. 그러나 플랫폼 이미지와 사용자 경험에 영향을 줄 수 있는 부적절하거나 불법적인 콘텐츠가 포함될 수 있습니다. 그러므로 효율적이고 정확한 콘텐츠 검토가 필수적입니다. 기존의 수동 검토는 비용이 많이 들고 비효율적이며 주관적인 요소의 영향을 쉽게 받아 다양한 모드와 언어의 검토 요구 사항을 충족하기 어렵습니다. 생성적 AI 기술은 대규모 언어 모델과 다중 모드 모델을 사용하여 불법 콘텐츠를 자동으로 효율적으로 식별하고 검토 프로세스를 최적화하는 새로운 솔루션을 제공합니다. 이 글에서는 Amazon Bedrock에서 제공하는 생성적 AI 모델을 텍스트 검토에 사용하는 방법을 알아보고, DeepSeek, Nova, Claude 3.x 등의 모델의 성능을 정확도, 지연 시간, 비용 측면에서 평가하여 사용자가 최상의 솔루션을 선택할 수 있도록 돕습니다.
지능형 혁신의 물결 속에서 기업과 개발자는 선택해야 할 고성능 대형 모델이 엄청나게 많아졌습니다. Amazon Nova Pro, DeepSeek-R1부터 Claude 3.7 Sonnet까지 Amazon Bedrock은 이제 100개 이상의 자체 개발 및 타사 기본 모델을 통합하여 생성적 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 풍부한 기술 옵션을 제공합니다. 그 중에서도 최근 출시된 DeepSeek-R1이 많은 주목을 받았습니다.
생성적 AI 기술의 급속한 발전으로 콘텐츠 생성, 자동화 프로세스, 데이터 분석 등에서 AI 애플리케이션에 대한 기업의 수요는 계속해서 증가하고 있습니다. 세계 최고의 클라우드 컴퓨팅 서비스 공급업체인 Amazon Web Services(AWS)는 기업이 효율적이고 안전하게 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕는 완전한 생성적 AI 솔루션 세트를 제공합니다. 이 글에서는 생성적 AI 분야에서 AWS의 사례에 초점을 맞추고 Amazon Bedrock, Amazon SageMaker 및 기타 AI 관련 서비스를 사용하여 기업을 위한 지능형 애플리케이션을 만드는 방법을 살펴봅니다.
Amazon Bedrock에 최초로 적용된 국내 대규모 모델인 DeepSeek은 2025년 1월 말 출시 이후 Amazon Bedrock의 커스텀 모델 가져오기 기능을 통해 수천 명의 고객에게 배포되었습니다. 오늘날 AWS는 고객이 DeepSeek을 사용할 수 있는 방법을 더욱 확장하여 서버리스 모델에서 토큰으로 결제하고 고성능 AI 추론의 이점을 누릴 수 있도록 했습니다.
