생성적 인공지능(GAI)이 기업 비즈니스 프로세스, 서비스 제공 및 디지털 혁신에 널리 도입됨에 따라, 적절한 AI 플랫폼을 선택하는 것이 조직이 AI를 구현하는 데 있어 핵심 과제가 되었습니다. AWS 클라우드에서아마존 베드록 그리고 아마존 세이지메이커 이 두 가지 대표적인 플랫폼은 각각 다음을 타겟으로 합니다. 사전 학습된 모델 호출 및 애플리케이션 개발,게다가 맞춤형 모델 교육, 관리 및 배포 두 가지 수요 시나리오. 본 글에서는 플랫폼 포지셔닝, 기능 차이, 그리고 실제 기업 구현의 관점에서 체계적인 분석을 제공합니다.
AWS AI/ML 서비스 개요
AWS의 AI/ML 제품 생태계는 통합 클라우드 인프라를 기반으로 컴퓨팅 성능, 데이터 처리, 모델 개발부터 프로덕션급 추론까지 엔드 투 엔드 기능을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
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아마존 세이지메이커 알고리즘과 데이터 과학 기술을 갖춘 팀에 적합한 완전한 모델 학습, 튜닝, 배포 및 모니터링 기능을 제공합니다.
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아마존 베드록 다양한 모델 공급업체의 고성능 기본 모델을 제공하고 API를 통해 생성적 AI 기능을 빠르게 통합할 수 있습니다.
둘은 대체할 수 없으며, 오히려 서로를 만족시켜줍니다. AI 성숙도의 다양한 단계 기업의 요구 사항.
Amazon Bedrock 소개
아마존 베드록 이다 서버리스 관리형 생성 AI 서비스Anthropic(Claude 시리즈), Meta, Mistral, Stability AI, Amazon Titan 등을 포함한 여러 주요 모델 공급업체와 통합 API를 통해 연결됩니다.
핵심 기능:
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모델 학습이나 머신 러닝 배경 지식이 필요하지 않습니다.
개발자는 대화, 질의응답, 텍스트 생성, 이미지 생성 등의 작업을 위해 모델을 직접 호출할 수 있습니다. -
서버리스 아키텍처
기본 컴퓨팅 리소스를 관리할 필요가 없습니다. 플랫폼은 부하에 따라 자동으로 확장됩니다. -
데이터 보안 및 격리
기업이 입력한 데이터는 모델 재교육에 사용되지 않으므로 규제가 엄격한 산업의 규정 준수 요구 사항을 충족합니다. -
높은 가용성 및 관찰성
AWS IAM, CloudWatch 및 VPC 네트워크 격리 기능을 기본적으로 통합합니다.
일반적인 사용 사례:
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고객 서비스 로봇 및 자동 질문 답변 시스템
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콘텐츠 생성 및 카피라이팅 지원
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향상된 내부 지식 기반 검색
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문서 구조 추출 및 요약
적합한 대상: 사용 가능한 AI 기능에 빠르게 액세스하려는 기업(특히 ML 팀이 없는 기업)
Amazon SageMaker 소개
아마존 세이지메이커 모델 구축, 학습, 매개변수 튜닝, 추론 배포, 지속적 모니터링을 포괄하는 엔터프라이즈급 머신 러닝 플랫폼입니다.
핵심 기능:
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종단 간 모델 수명 주기 관리
여기에는 기능 엔지니어링, 모델 학습, 평가, 모델 버전 관리 및 배포가 포함됩니다. -
주류 딥러닝 프레임워크를 지원합니다
PyTorch, TensorFlow, MXNet, XGBoost 등이 포함됩니다. -
사용자 정의 가능성 및 해석 가능성
성능, 제어 가능성, 알고리즘 투명성에 대한 높은 요구 사항이 있는 시나리오에 적합합니다. -
분산된 교육 및 대규모 프로덕션 배포를 지원합니다.
GPU/CPU/Inferentia와 같은 컴퓨팅 아키텍처와 결합하여 비용 및 성능 최적화를 달성할 수 있습니다.
일반적인 사용 사례:
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추천 시스템, 위험 제어 모델, 결함 예측 모델
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업계에서 개발한 언어 모델 및 시각적 모델
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성능 및 모델 제어성에 대한 높은 요구 사항이 있는 필드
적합한 대상: 데이터 과학 팀이 있고 장기적 모델 구축이 필요한 회사.
핵심 차이점 비교
| 비교 항목 | 아마존 베드록 | 아마존 세이지메이커 |
|---|---|---|
| 사용 모드 | 기본 모델을 직접 호출합니다 | 자체 학습 및 모델 최적화 |
| 기술적 임계값 | 낮은 | 중간-높음 |
| 건축 관리 | 서버리스, 자동 확장 가능 | 제어 가능한 리소스 및 토폴로지 |
| 사용자 정의 가능성 | Prompt 및 RAG 레벨에서의 미세 조정 | 전체 프로세스 모델 매개변수 및 구조 최적화 |
| 가장 적용 가능한 시나리오 | 생성적 AI 기능을 빠르게 배포하세요 | 자체 개발 또는 업계별 모델 구축 |
간단히 말해서:
Bedrock = 강력한 모델을 빠르게 사용 가능; SageMaker = 나만의 모델을 만들 수 있는 기능.
기업 입지 선정을 위한 권장 사항
이는 조직 유형과 사업 위치에 따라 결정될 수 있습니다.
| 기업 유형 / 수요 시나리오 | 더욱 적합한 서비스 | 이유 |
|---|---|---|
| AI 어시스턴트, Q&A, 콘텐츠 생성 기능 등을 빠르게 출시하고 싶습니다. | 근본적인 | ML 팀 필요 없음, 배포 주기가 짧음 |
| 데이터 과학 팀을 갖추려면 정확한 모델 학습이 필요합니다. | 세이지메이커 | 제어 가능한 모델 구조 및 학습 전략 |
| 먼저 사업적 가치를 검증한 다음, 대규모 교육으로 확장합니다. | 베드락 → 세이지메이커 | 먼저 저렴한 비용으로 시범 프로젝트를 시작한 다음, 심도 있게 확장합니다. |
모델 거버넌스 및 보안
Bedrock이든 SageMaker든, 기업은 다음을 사용할 수 있습니다.
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전용 VPC 네트워크 액세스
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IAM ID 및 액세스 제어
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로그 관찰 및 감사
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데이터는 모델 역류 학습에 사용되지 않습니다.
금융, 국경 간 무역, 의료 등의 분야의 요구 사항을 충족하기 위해 민감한 데이터와 비즈니스 로직의 보안을 보장합니다.
AWS 리셀러
처럼 AWS 공식 공인 리셀러, 우리는 기업에 다음을 제공할 수 있습니다:
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엔터프라이즈 시나리오 및 모델 선택 컨설팅(Bedrock 대 SageMaker)
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클라우드 배포 아키텍처 설계 및 보안 규정 준수 구성
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모델 미세 조정, RAG 검색 향상 및 애플리케이션 통합 솔루션
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비용 최적화 및 장기 기술 지원
기업을 돕다 시행착오 비용을 낮추고 경로를 보다 제어하기 쉬운 생성적 AI 구현을 달성합니다.
