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[IT뉴스]"개발 속도 혁신"…AWS, 베드록·세이지메이커 기능 강화
온카뱅크관리자
조회:
63
2025-12-04 16:17:29
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">고급 모델 맞춤화 플랫폼 공개…정확도·비용 효율성 동시 개선</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="0tmtxskLg5"> <p contents-hash="1ace11209877981508326bb56cb8276d9e3c51e2898400f3ae6d755fb6649274" dmcf-pid="pFsFMOEojZ" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김미정 기자)아마존웹서비스(AWS)가 맞춤형 에이전트 구축 장벽을 낮추는 기술을 공개해 개발 효율을 높였다.</p> <p contents-hash="f0316b18522041c5896166f5f633070fa7d190bb5dcde0d611a427206927ca99" dmcf-pid="U3O3RIDgjX" dmcf-ptype="general">AWS는 미국 라스베이거스에서 열린 'AWS 리인벤트 2025'에서 '아마존 베드록'과 '아마존 세이지메이커 AI'의 신규 기능을 발표했다고 4일 밝혔다. 이번 기능은 머신러닝(ML) 전문 지식 없이도 모델을 맞춤화할 수 있도록 지원하며 기본 모델 대비 정확도와 비용 효율성을 높인다.</p> <p contents-hash="a87e6be9393a9e41fdb49a1f23a4b88dd871df1b7ff1ef9593f231dc995539a2" dmcf-pid="u0I0eCwaoH" dmcf-ptype="general">기업의 AI 운영은 비용과 리소스 부담이 커 효율성 확보가 가장 중요한 과제로 지적돼 왔다. 특히 AI 에이전트는 추론과 시스템 간 조율 과정이 많아 고성능 모델을 적용할 경우 비용 증가와 응답 지연이 뒤따랐다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="de99d9146342efe84317cf5cb5c2fbba2ebf5b747c2d14f60989f2cf343164ed" dmcf-pid="7pCpdhrNjG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="아마존웹서비스(AWS)가 맞춤형 에이전트 구축 장벽을 낮추는 기술을 공개해 개발 효율을 높였다. (사진=AWS)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/04/ZDNetKorea/20251204161313104sdmr.png" data-org-width="640" dmcf-mid="XOyBgWhDgU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/04/ZDNetKorea/20251204161313104sdmr.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 아마존웹서비스(AWS)가 맞춤형 에이전트 구축 장벽을 낮추는 기술을 공개해 개발 효율을 높였다. (사진=AWS) </figcaption> </figure> <p contents-hash="3dfedc5ef20163f9a844c9635669a422520e0b850222add4fc93e0bd0808f532" dmcf-pid="zUhUJlmjNY" dmcf-ptype="general">AWS가 제시한 해법은 에이전트가 반복 수행하는 작업에 최적화된 소규모 모델을 빠르게 맞춤화하는 방식이다. 이를 통해 기업은 고성능 모델의 불필요한 호출을 줄이고 빠르고 정확한 응답을 확보할 수 있다.</p> <p contents-hash="5607ed2b5eaf830e32276be0402b0e3b849bc5a224d9b0fd50d02966ac997b2c" dmcf-pid="quluiSsAAW" dmcf-ptype="general">아마존 베드록은 RFT를 통해 강화 학습 기반 맞춤화 기법을 자동화해 일반 개발자도 활용할 수 있게 했다. RFT는 기본 모델보다 평균 66% 높은 정확도를 구현하며 '아마존 노바 2 라이트' 모델부터 지원된다.</p> <p contents-hash="10873b99bbaccdad3c2524c759c2bcf257ca4671a508345d74a182303a217391" dmcf-pid="BzvzLTIkjy" dmcf-ptype="general">개발자는 호출 로그 지정과 데이터셋 업로드 보상 함수 선택만으로 맞춤화 절차를 시작할 수 있다. 이후 베드록의 자동 워크플로가 미세 조정을 수행해 고품질 모델을 단기간에 구축한다.</p> <p contents-hash="d3436926d9343e5e456263dc104e8bf911b5af87bea095c1647c0fc8589b8497" dmcf-pid="bqTqoyCEcT" dmcf-ptype="general">현재 세일즈포스와 웨니 등 AWS 고객사는 RFT로 정확도를 높이고 운영 효율을 개선하고 있다. 특히 세일즈포스는 기본 모델 대비 최대 73% 정확도를 높인 사례를 공개하기도 했다. </p> <p contents-hash="153145fe384f5128e7910a2442423ffada3152e357c123bf29fca1bb067bde87" dmcf-pid="KByBgWhDgv" dmcf-ptype="general"><span>아마존 세이지메이커 AI는 수개월 소요되던 모델 맞춤화 워크플로를 수일 단위로 단축하는 서버리스 환경을 제공한다. 개발자는 에이전틱 방식과 셀프 가이드 방식 중 선택할 수 있어 제어권과 편의성을 모두 확보할 수 있다.</span></p> <p contents-hash="9d889db34c24b275532d8c89698230d96d2db2ae23ce3695cde4cd0e1b60a68e" dmcf-pid="9bWbaYlwgS" dmcf-ptype="general">에이전틱 방식은 자연어 지시 기반으로 맞춤화 전 과정을 안내하는 구조다. 셀프 가이드 방식은 세밀한 제어를 원하는 팀이 적합한 기법과 파라미터를 직접 선택할 수 있도록 지원한다.</p> <p contents-hash="a7598dfa2a500986e6b0c642e9e5e219aa6ddae97e5cc39f022e58a5c03044c2" dmcf-pid="2KYKNGSrNl" dmcf-ptype="general">이 과정에서 AI 피드백 기반 강화 학습, 검증 가능한 보상 기반 강화 학습, 지도 미세 조정, 직접 선호 최적화 등 고급 기법이 모두 활용 가능하다. 세이지메이커 AI는 라마, 퀜, 딥시크, GPT-OSS 등 공개 가중치 모델과도 연동해 선택 폭을 넓혔다.</p> <p contents-hash="3d48851bb2539b5090d17de8e8ed25fb40dfdfdae9e2128421e1151cb0aba0f7" dmcf-pid="V9G9jHvmNh" dmcf-ptype="general"><span>로빈AI와 보디 등 고객사는 신규 기능으로 모델 맞춤화를 간소화하고 있다. 콜리니어 AI는 서버리스 모델 맞춤화를 통해 수주일의 개발 기간을 절약했다고 밝혔다.</span></p> <p contents-hash="64f485460adf4a8ba4b01c014119b51e1f0b6adb1f7aada56565407ffea8f5c2" dmcf-pid="f2H2AXTsNC" dmcf-ptype="general">소미야딥 박시 콜리니어 AI 공동창립자는 "이제 세이지메이커 AI의 서버리스 모델 맞춤화 기능을 통해 실험 주기를 수주에서 수일로 단축할 수 있는 통합된 방법을 확보하게 됐다"며 "인프라 관리나 여러 플랫폼을 오가는 데 시간을 낭비하지 않고 고객을 위해 더 나은 학습 데이터와 시뮬레이션 구축에 집중할 수 있게 한다"고 말했다.</p> <p contents-hash="42e8544681e248df6b915dec68e8c8750c17085f2a1a04e41d081e652d225fbf" dmcf-pid="4VXVcZyOAI" dmcf-ptype="general">김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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