개발에서 운영까지 매끄럽게: Amazon Bedrock으로 완성하는 생성형 AI 모델 수명주기 관리

생성형 AI 모델을 개발하는 것만큼이나 중요한 것은, 이를 실제 운영 환경으로 안정적으로 배포하고 관리하는 일입니다. 특히 팀 간 협업이 필요한 조직이나, 글로벌 서비스를 운영하는 기업의 경우, 계정 간 또는 리전 간 모델 배포 과정이 까다롭고 복잡해질 수 있습니다.

Amazon Bedrock은 이러한 문제를 해결하기 위해 Model Share와 Model Copy라는 두 가지 기능을 제공합니다. 이 글에서는 두 기능이 각각 어떤 역할을 하는지, 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 개발 환경에서 운영 환경까지의 흐름 속에서 어떻게 실무에 적용되는지를 자세히 설명합니다.

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Amazon Bedrock이란?

Amazon Bedrock은 다양한 선도 AI 기업(AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI, Amazon)의 고성능 기초 모델(Foundation Models, FMs)을 단일 API로 사용할 수 있게 해주는 완전관리형 서비스입니다. 사용자 맞춤형 생성형 AI 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있도록 보안, 프라이버시, 책임감 있는 AI 설계 요소를 함께 제공합니다.

하지만 AI 프로젝트가 성장하면서, 커스텀 모델을 조직 내 여러 팀 혹은 전 세계 리전에 걸쳐 효율적으로 배포하고 관리하는 것이 새로운 과제로 떠오르고 있습니다. 이를 위해 Amazon Bedrock은 Model Share와 Model Copy 기능을 제공합니다.

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Model Share: 계정 간 안전하고 효율적인 모델 공유

Model Share란?

Model Share는 Amazon Bedrock에서 파인튜닝(fine-tuning)된 커스텀 모델을 같은 조직(AWS Organizations) 내의 다른 AWS 계정과 공유할 수 있는 기능입니다. 일반적으로 개발 계정에서 모델을 생성하고 이를 운영 계정에서 활용하고자 할 때 유용합니다.

특징 및 고려사항

• 조직 기반 공유: 공유하는 계정과 받는 계정은 반드시 동일한 AWS Organizations 내에 있어야 합니다.
• Bedrock 내부 파인튜닝 모델만 공유 가능: 외부에서 가져온 커스텀 모델은 Model Share 기능으로 공유할 수 없습니다.
• 암호화 정책 필요 시 설정 필수: 고객 관리형 KMS 키를 사용하는 경우, 수신 계정이 해당 키로 모델을 복호화할 수 있도록 키 정책을 설정해야 합니다.

주요 장점

• 개발과 운영 간 매끄러운 모델 이전
• 부서 간 협업 용이
• 모델 재활용을 통한 시간 및 비용 절감

사용 방법 요약

1. Amazon Bedrock 콘솔 또는 AWS SDK를 통해 모델 공유 요청
2. 대상 계정은 AWS RAM을 통해 공유된 모델 수락
3. 수락 후, 대상 계정에서 원하는 리전으로 모델 복사(Model Copy) 필요

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Model Copy: 리전 간 글로벌 모델 배포 최적화

Model Copy란?

Model Copy는 Amazon Bedrock에서 생성된 커스텀 모델을 동일한 AWS 계정 내에서 여러 리전에 복사할 수 있도록 도와주는 기능입니다. 글로벌 배포, 로드 밸런싱, 재해 복구 전략을 고려하는 조직에 적합합니다.

특징 및 고려사항

• 사전 확인 필수: 대상 리전이 해당 모델에 대해 'Provisioned Throughput'을 지원해야 복사 작업이 가능함
• 암호화 모델 복사 시 KMS 키 정책 설정 필요
• 복사된 모델은 사용 전 각 리전에서 다시 스루풋 구매 필요

주요 장점

• 지리적 위치에 따른 지연 최소화
• 다중 리전 배포를 통한 고가용성 확보
• 재해 복구 전략 수립 용이
• 지역 규정 준수 가능 (데이터 지역성)

사용 방법 요약

1. Bedrock 콘솔 또는 AWS SDK를 통해 모델 복사 요청
2. 대상 리전에 복사 완료되면 해당 모델에 대해 스루풋 구매
3. 필요 시 추론 엔드포인트 생성

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개발부터 운영까지: 단계별 활용 예시

1단계: 개발 계정에서 모델 생성 및 파인튜닝

Amazon Bedrock에서 특정 모델(예: Titan Text Express)을 선택하고, 도메인 특화 데이터를 이용해 파인튜닝을 수행합니다.

2단계: 모델 평가 및 검증

모델을 배포하기 전에, 생성된 모델을 다양한 입력값으로 테스트하고, 필요 시 가드레일(Guardrails)을 적용해 안전성과 규제 준수를 검증합니다.

3단계: 운영 계정으로 Model Share

RAM을 이용해 모델을 운영 계정에 공유합니다. 이때 IAM 권한 및 키 정책이 올바르게 설정되어 있어야 합니다.

4단계: Model Copy로 원하는 리전으로 배포

운영 계정에서 해당 모델을 원하는 리전(예: 미국 서부, 유럽 등)으로 복사하고, 리전별 추론 환경을 설정합니다.

5단계: 운영 환경에 모델 배포 및 추론 시작

Provisioned throughput을 구매한 후 추론 엔드포인트를 생성하고, 실제 AI 애플리케이션에서 해당 모델을 사용할 수 있게 설정합니다.

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실무 적용 시 유의사항 및 베스트 프랙티스

• 조직 구성 및 리소스 공유 설정: AWS Organizations, RAM 설정은 초기 구성 시 꼼꼼히 확인해야 합니다.
• IAM 및 KMS 키 정책: 모델 공유 및 복사 기능을 활용하려면 올바른 권한 설정이 선행돼야 합니다.
• CI/CD 파이프라인에 통합: 모델 배포 흐름을 자동화하면 운영 효율성이 크게 향상됩니다.
• 비용 및 성능 모니터링: 다중 리전 사용 시 비용이 증가할 수 있으므로 정기적인 점검과 최적화가 필요합니다.

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조직의 AI 모델 운영을 더 빠르고, 더 유연하게

Amazon Bedrock의 Model Share와 Model Copy 기능은 AI 애플리케이션의 수명주기 전반에 걸쳐 보안성과 효율성을 강화하는 핵심 도구입니다. 이 기능을 잘 활용하면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.

• 모델 개발과 운영 간 병목 제거
• 다계정 및 다지역 구조에 유연하게 대응
• 보안, 규정 준수, 성능을 모두 고려한 글로벌 인프라 구성

AI가 점점 더 중요한 비즈니스 자산이 되어가는 지금, 조직은 단순히 모델을 만드는 것 이상으로, 어떻게 안전하고 효과적으로 운영 환경에 연결할 것인가에 대한 전략이 필요합니다. Amazon Bedrock은 그 해답을 제공하는 실용적인 도구입니다.

https://aws.amazon.com/de/blogs/machine-learning/bridging-the-gap-between-development-and-production-seamless-model-lifecycle-management-with-amazon-bedrock/?fbclid=IwY2xjawLKzOlleHRuA2FlbQIxMQBicmlkETFNV2pSbE9NRU9qVVlhWW9PAR73jZDeWKzKDRduQsgkr3Nv_xKFtdqx4eqistOlqU1EL-kc5o6ez9rIiNTjog_aem_-4PQt7JkGvDenIOrK3inTQ

Bridging the gap between development and production: Seamless model lifecycle management with Amazon Bedrock | Amazon Web Servic