아마존 웹 서비스(AWS)에서 대규모 언어 모델(Large Language Model) 개발 및 배포를 위한 새로운 플랫폼 '베드록(Bedrock)'을 발표했습니다. 베드록은 개발자와 기업이 대규모 AI 모델을 쉽게 구축하고 활용할 수 있도록 지원하는 서비스입니다. 이 글에서는 베드록의 주요 기능과 사용법, 가격 정책, 활용 사례 등을 자세히 알아보겠습니다.
Bedrock이란?
베드록(Bedrock)은 아마존 웹 서비스(AWS)에서 제공하는 대규모 언어 모델 개발 및 배포 플랫폼입니다. 기존에는 GPT-3나 PaLM과 같은 대규모 언어 모델을 개발하려면 막대한 컴퓨팅 자원과 전문 지식이 필요했습니다. 하지만 베드록을 사용하면 누구나 쉽게 대규모 AI 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다.
베드록은 사전 학습된(pre-trained) 언어 모델을 제공하므로, 개발자는 자신만의 데이터로 모델을 미세 조정(fine-tuning)하기만 하면 됩니다. 또한 API를 통해 모델을 쉽게 배포하고 활용할 수 있습니다. 베드록은 자연어 처리(NLP) 뿐만 아니라 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 AI 분야에 적용 가능합니다.
"Bedrock은 개발자와 기업이 대규모 언어 모델을 쉽게 구축하고 배포할 수 있도록 지원하는 플랫폼입니다. 베드록을 통해 누구나 강력한 AI 모델을 활용할 수 있게 될 것입니다." - 스와미 시바쿠마(Swami Sivasubramanian) 아마존 AI 부문 부사장
Bedrock의 주요 기능
사전 학습된 대규모 언어 모델 제공
베드록은 수백억 개의 파라미터로 학습된 거대 언어 모델을 사전 학습된 상태로 제공합니다. 개발자는 자신만의 데이터셋으로 모델을 추가 학습시키기만 하면 바로 사용할 수 있습니다.
간편한 모델 미세 조정(Fine-tuning)
사용자는 자신의 도메인에 특화된 데이터를 활용해 베드록의 사전 학습 모델을 쉽게 미세 조정할 수 있습니다. 자연어 처리, 질의응답, 텍스트 요약 등 다양한 태스크에 맞게 모델을 최적화할 수 있습니다.
유연한 모델 배포 옵션
베드록으로 학습시킨 모델은 API를 통해 손쉽게 배포하고 활용할 수 있습니다. 아마존 SageMaker와 같은 관리형 ML 플랫폼과도 연동 가능합니다. 온프레미스 환경이나 엣지 디바이스에 모델을 배포하는 것도 가능합니다.
다양한 AI 활용 사례 지원
베드록은 자연어 처리 외에도 컴퓨터 비전, 음성 인식, 추천 시스템 등 다양한 AI 분야의 활용 사례를 지원합니다. 사전 학습된 비전/음성 모델도 제공하므로 멀티모달 AI 애플리케이션 개발에 활용할 수 있습니다.
Bedrock 사용 방법
베드록 사용 방법은 크게 3단계로 나눌 수 있습니다.
- 사전 학습된 베드록 모델 선택
- 자체 데이터로 모델 미세 조정(Fine-tuning)
- 모델 배포 및 추론
먼저 베드록에서 제공하는 사전 학습 모델 중 자신의 활용 사례에 적합한 것을 선택합니다. 그 다음 자체 데이터셋을 활용해 선택한 모델을 미세 조정합니다. 마지막으로 학습이 완료된 모델을 배포하고 API 등을 통해 추론에 활용합니다.
베드록 콘솔에서는 이 모든 과정을 GUI로 진행할 수 있습니다. 또한 Python SDK를 통해 프로그래밍 방식으로도 모델을 학습하고 배포할 수 있습니다.
from bedrock_sdk import BedrockModel
# 사전 학습된 모델 로드
model = BedrockModel("textgen-large")
# 데이터셋 로드
dataset = load_dataset("my_data.json")
# 모델 파인튜닝
model.finetune(dataset)
# 모델 배포
model.deploy()
# 모델 추론
output = model.inference("너무 피곤해서 일찍 잠들었다. 그 다음날 아침에는")
print(output)
Bedrock 가격 정책
베드록은 사용한 만큼만 비용을 지불하는 종량제 가격 모델을 채택하고 있습니다. 모델 학습에 사용한 컴퓨팅 시간과 추론 요청 건수에 따라 요금이 부과됩니다.
학습 비용은 모델 크기와 학습 데이터 크기에 비례합니다. 예를 들어 수십억 파라미터 규모의 거대 언어 모델을 학습시킬 경우 비용이 수천 달러에 이를 수 있습니다.
추론 요금은 요청 건수당 부과되며, 모델 크기에 따라 차등 적용됩니다. 대략 요청 1000건당 $1 정도로 책정되어 있습니다.
Bedrock 활용 사례
베드록은 다양한 분야의 AI 활용 사례에 적용될 수 있습니다. 아래는 베드록을 활용한 대표적인 사례들입니다.
챗봇 / 고객 지원
베드록을 활용해 대화형 AI 챗봇이나 지능형 고객 응대 시스템을 구축할 수 있습니다. 기업의 제품, 서비스에 대한 방대한 정보를 학습한 챗봇은 고객의 문의 사항에 자동으로 응답할 수 있습니다.
콘텐츠 생성
대규모 언어 모델을 활용해 기사, 블로그, 광고 카피 등 다양한 콘텐츠를 자동 생성할 수 있습니다. 베드록의 사전 학습 모델을 미세 조정하면 도메인에 특화된 고품질 콘텐츠를 대량으로 생산할 수 있습니다.
문서 분석 / 법률 검토
베드록 기반 AI 모델로 방대한 문서를 분석하고 유의미한 정보를 추출할 수 있습니다. 법률 분야에서는 판례나 계약서 등을 자동 분석해 리스크를 검토하는 데 활용 가능합니다.
코드 생성 / 프로그래밍 지원
대규모 코드 데이터로 학습시킨 베드록 모델은 프로그래밍 작업을 자동화하는 데 활용될 수 있습니다. 코드 자동 완성, 버그 탐지, 레거시 코드 현대화 등에 적용 가능합니다.
아마존 베드록은 대규모 AI 모델을 보다 쉽게 개발하고 활용할 수 있는 혁신적인 플랫폼입니다. 사전 학습된 거대 언어 모델을 제공함으로써 AI 개발의 진입 장벽을 크게 낮추었습니다. 자연어 처리뿐 아니라 비전, 음성 등 다양한 분야에서 베드록의 활용 가능성을 기대해 볼 만합니다.
베드록을 통해 대규모 AI 모델의 민주화가 더욱 가속화될 것으로 전망됩니다. 앞으로 더 많은 기업과 개발자들이 베드록을 활용해 획기적인 AI 서비스와 제품을 선보일 수 있기를 기대해 봅니다.