Amazon SageMaker AI, 새로운 서버리스 모델 사용자 지정 기능 발표
Amazon Web Services(AWS)는 AI 개발자가 지도형 미세 조정과 강화 학습과 같은 최신 기술을 통해 인기 모델을 빠르게 사용자 지정할 수 있도록 지원하는 새로운 서버리스 모델 사용자 지정 기능을 발표했습니다. Amazon SageMaker AI는 모든 사용 사례에서 저비용 AI 모델 개발을 지원하는 다양한 도구 세트를 한데 결합한 완전관리형 서비스입니다.
많은 AI 개발자가 정확도를 개선하기 위해 독점 데이터로 모델을 사용자 지정하려고 하지만, 이를 위해서는 긴 반복 주기가 필요한 경우가 많습니다. 그 예로 AI 개발자는 사용 사례를 정의하고 데이터를 준비하고, 모델 및 사용자 지정 기술을 선택하고, 모델을 훈련한 다음 배포를 위해 모델을 평가해야 합니다. 이제 AI 개발자는 데이터 준비부터 평가 및 배포에 이르기까지 엔드 투 엔드 모델 사용자 지정 워크플로를 간소화하고 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 사용이 간편한 인터페이스를 통해 AI 개발자는 자체 데이터로 Amazon Nova, Llama, Qwen, DeepSeek 및 GPT-OSS를 비롯한 인기 모델을 빠르게 시작하고 사용자 지정할 수 있으며, 지도형 미세 조정과 강화 학습 및 직접 선호도 최적화와 같은 최신 사용자 지정 기술을 사용할 수 있습니다. 또한 AI 개발자는 AI 에이전트가 안내하는 워크플로(평가판)를 사용하고, 자연어를 사용하여 합성 데이터를 생성하고, 데이터 품질을 분석하고, 모델 훈련 및 평가를 처리할 수 있으며, 이 모든 것을 서버리스로 수행할 수 있습니다.
사용이 간편한 이 인터페이스는 유럽(아일랜드), 미국 동부(버지니아 북부), 아시아 태평양(도쿄), 미국 서부(오리건) 등의 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. AI 에이전트가 안내하는 워크플로에 액세스하기 위해 대기 목록에 등록하려면 가입 페이지로 이동하세요.
자세히 알아보려면 SageMaker AI 모델 사용자 지정 페이지 및 블로그를 참조하세요.