[AWS] 생성형 AI서비스 한번에 정리하기!!
AWS(아마존 웹 서비스)는 생성형 AI(Generative AI) 기술을 클라우드 기반으로 제공하는 다양한 서비스와 도구를 제공합니다. 특히, Amazon Bedrock과 SageMaker, Trainium/Inferentia 인프라, 그리고 협력 모델 파트너들을 통해 기업이 생성형 AI를 쉽게 구축하고 확장할 수 있도록 지원하고 있습니다.
아래에서는 AWS의 주요 생성형 AI 서비스와 구성 요소를 세부적으로 설명하겠습니다.
1. Amazon Bedrock: 서버리스 생성형 AI 서비스
1.1. Bedrock 개요
Amazon Bedrock은 AWS가 제공하는 생성형 AI 서비스의 핵심입니다.
Bedrock은 여러 유명한 기성(pre-trained) 생성형 AI 모델을 API 형태로 서버리스로 사용할 수 있게 해주는 플랫폼입니다.
1.2. 주요 특징
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모델 호스팅 불필요: 서버 설정 없이 API로 사용 가능
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유명 파트너 모델 제공:
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Anthropic Claude 3
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Meta Llama 3
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Mistral 7B
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AI21 Labs Jurassic
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Amazon Titan (AWS 자체 모델)
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Stability AI Stable Diffusion (이미지 생성)
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1.3. 주요 기능
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텍스트 생성 (예: Claude, Jurassic, Titan Text)
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이미지 생성 (예: Stability AI)
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코드 생성
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임베딩 제공
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Agent 기능: API 호출·데이터 추출·워크플로우 자동화 지원
1.4. 사용 사례
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고객 응대 챗봇
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마케팅 콘텐츠 자동 생성
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문서 요약 및 분석
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코드 자동 완성
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법률, 의료 등 전문 문서 질의응답
2. Amazon SageMaker: 생성형 AI 모델 훈련 및 배포 플랫폼
2.1. SageMaker 개요
SageMaker는 AWS의 머신러닝 플랫폼으로, 생성형 AI 모델의 학습, 튜닝, 배포를 지원합니다.
2.2. 주요 기능
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SageMaker JumpStart: 사전 훈련된 생성형 AI 모델 즉시 사용 가능
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SageMaker Studio: Jupyter 기반 통합 개발 환경
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RLHF 지원: 인공지능에 인간 피드백을 학습시키는 RLHF 기능 지원
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모델 병렬화 & 분산 훈련: 대규모 언어모델 학습에 최적화
2.3. 사용 예
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LLM 파인튜닝
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의료/법률 문서용 커스텀 생성형 AI 개발
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엔터프라이즈 내 보안 데이터 기반 챗봇
3. Amazon Titan: AWS 자체 생성형 AI 모델
3.1. Titan 시리즈 모델 종류
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Titan Text: 문서 생성, 요약, 분류 등에 최적화
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Titan Embeddings: 검색, 추천 알고리즘에 필요한 임베딩 생성
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Titan Image Generator (추가 예정): 텍스트 기반 이미지 생성
Titan은 AWS에서 책임감 있는 AI 기준을 충족시키도록 설계되었으며, 콘텐츠 필터링, 사전검열, 출처 식별(metadata labeling) 기능이 내장되어 있습니다.
4. AWS Inferentia & Trainium: 생성형 AI 인프라
4.1. Inferentia / Trainium 개요
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AWS Inferentia: 추론(실행) 전용 칩, LLM 처리에 최적화
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AWS Trainium: 훈련 전용 칩, 대규모 모델 학습 비용 절감
4.2. 장점
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NVIDIA 대비 최대 40% 비용 절감
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대규모 모델을 고속, 저전력으로 실행
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SageMaker와 통합 가능
5. Amazon Q: 생성형 AI 기반 엔터프라이즈 어시스턴트
5.1. Amazon Q 개요
Amazon Q는 AWS가 새롭게 선보인 업무용 AI 비서입니다.
특징은 다음과 같습니다.
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AWS 사용자를 위한 개발자 도우미 (코드 분석, 배포 가이드 등 제공)
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기업 내 사내 문서 기반의 질문 응답 기능 제공
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MS Teams, Slack과 통합 가능
5.2. 적용 예
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사내 IT 헬프데스크 자동화
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내부 정책 문서 질의응답
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기술 가이드 문서 분석
6. 생성형 AI 통합 도구 및 기타 기능
6.1. LangChain + Bedrock
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LangChain 프레임워크를 통해 Bedrock과 연결
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외부 DB 연동, RAG 기반 검색 기능 구현 가능
6.2. RAG(검색 기반 생성)
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벡터DB (Amazon OpenSearch Service 등)와 연동하여 실시간 정보 기반 응답 생성
6.3. 콘텐츠 보안 및 관리
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AI output watermarking, toxicity filter, PII 검출
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생성 콘텐츠 추적 및 관리 용이
7. 요약 및 선택 가이드
| 목적 | 추천 AWS 서비스 | 설명 |
|---|---|---|
| API 형태로 생성형 AI 모델 사용 | Amazon Bedrock | 서버리스, Claude/Llama/Titan 등 제공 |
| LLM 직접 학습·튜닝 | Amazon SageMaker | 개발자용, 파인튜닝 및 배포 |
| 사내 업무용 챗봇 | Amazon Q | 업무 문서 기반 질의응답 |
| 비용 효율적 LLM 실행 | Inferentia / Trainium | ML 인프라 최적화 |
| AWS 자체 생성 모델 활용 | Amazon Titan | Amazon이 직접 개발한 생성형 모델 |
8. 결론
AWS는 생성형 AI 시장에서 강력한 인프라와 API 접근성을 동시에 갖춘 플랫폼을 제공합니다. 특히 기업 입장에서 보면 다음과 같은 강점이 있습니다:
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모델 다양성 + 커스터마이징 가능
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보안과 컴플라이언스 강화
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기존 AWS 인프라와 자연스러운 통합
기업이 빠르게 생성형 AI를 도입하고자 한다면, Amazon Bedrock을 통해 시작하고, 이후 필요에 따라 SageMaker를 통한 파인튜닝, 또는 Amazon Q와 같은 자동화 툴을 활용하는 방식이 효율적입니다.
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