게시된 날짜: Nov 26, 2023
Amazon Redshift는 대규모 언어 모델(LLM)을 지원하도록 Redshift ML을 강화했습니다. Amazon Redshift ML을 사용하는 고객은 익숙한 SQL 명령을 사용하여 기계 학습 모델을 생성, 훈련 및 배포할 수 있습니다. 이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 Redshift ML의 일부로 사전 훈련된 공개적으로 사용 가능한 LLM을 활용할 수 있으므로, LLM의 강력한 기능을 분석에 적용할 수 있습니다. 예를 들어 Amazon Redshift에서 제품 피드백 데이터를 추론하고, LLM을 사용하여 피드백을 요약하고, 개체 추출, 감정 분석 및 제품 피드백 분류를 수행할 수 있습니다.
이 기능을 사용하려면 Amazon SageMaker JumpStart에서 LLM을 위한 엔드포인트를 생성해야 합니다. 바로 사용 가능한 사전 정의된 모델을 활용하거나 Amazon Sagemaker JumpStart에서 자체 데이터로 맞춤형 모델을 훈련한 다음, 모델 엔드포인트를 통해 Redshift ML을 사용하여 Redshift 데이터에 대한 원격 추론을 수행할 수 있습니다. LLM 추론을 사용하려면 입력 및 출력 데이터 유형이 SUPER여야 합니다. Amazon Redshift ML에서 LLM을 사용하는 데 따르는 추가 비용은 없습니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker 요금 페이지를 참조하세요.
LLM 지원을 위한 Amazon Redshift ML 개선 사항은 현재 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤), EU 서부(아일랜드), 미국 동부(오하이오), EU 북부(스톡홀름) 및 AP 북동부(도쿄) AWS 리전에서 평가판으로 제공됩니다. 자세히 알아보고 시작하려면 Amazon Redshift 데이터베이스 개발자 안내서로 이동하세요.