2025년 6월 25일 작성
Amazon Bedrock - 쉽고 빠르게 AI Application 만들기
Amazon Bedrock은 AWS가 제공하는 완전 관리형 generative AI service입니다.
Amazon Bedrock : 완전 관리형 AI Service
- Amazon Bedrock은 여러 foundation model을 통합하여 제공하며, 기업이 AI application을 쉽게 구축하고 배포할 수 있도록 지원합니다.
- serverless 방식으로 운영되어 infrastructure 관리 부담 없이 AI 기능을 활용할 수 있습니다.
주요 특징
- 다양한 Foundation Model 지원 : Anthropic Claude, Meta Llama, Cohere Command, Amazon Titan 등 여러 AI model을 단일 API로 접근할 수 있습니다.
- 완전 관리형 service : model hosting, scaling, monitoring 등의 infrastructure 관리를 AWS가 담당합니다.
- 보안 및 규정 준수 : enterprise 수준의 보안 기능과 data privacy 보호 기능을 제공합니다.
- 비용 효율성 : 사용한 만큼만 비용을 지불하는 pay-as-you-go model을 적용합니다.
지원 Foundation Model
- Amazon Bedrock은 다양한 AI 기업에서 개발한 foundation model을 통합하여 제공합니다.
- 각 model은 고유한 특성과 강점을 가지고 있어, 용도에 따라 적절한 model을 선택할 수 있습니다.
Anthropic Claude
- 대화형 AI와 text 생성에 특화된 model입니다.
- Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet, Claude 3 Opus 등 다양한 version을 지원합니다.
- 긴 context 처리와 안전한 AI 응답 생성에 강점을 가집니다.
Meta Llama
- open source 기반의 대화형 AI model입니다.
- Llama 2와 Code Llama 등의 변형 model을 포함합니다.
- code 생성과 다국어 처리에 우수한 성능을 보입니다.
Cohere Command
- business 환경에 최적화된 text 생성 model입니다.
- 요약, 분류, 질의응답 등의 작업에 특화되어 있습니다.
- 다국어 지원과 embedding 기능을 제공합니다.
Amazon Titan
- AWS에서 자체 개발한 foundation model입니다.
- text 생성과 embedding 기능을 모두 지원합니다.
- AWS service와의 통합성이 뛰어납니다.
핵심 기능
- Amazon Bedrock은 model 접근부터 customization, 보안 관리까지 AI application 개발에 필요한 포괄적인 기능을 제공합니다.
- 기업의 특정 요구 사항에 맞춰 model을 조정하고 안전하게 운영할 수 있는 환경을 지원합니다.
Model 접근 및 관리
- 통합 API : 여러 foundation model을 하나의 API interface로 접근할 수 있습니다.
- model 비교 : 동일한 prompt에 대해 여러 model의 응답을 비교하여 최적의 model을 선택할 수 있습니다.
- version 관리 : model의 version 변경과 rollback을 간편하게 수행할 수 있습니다.
Fine-tuning 및 Customization
- custom model 생성 : 기업의 특정 data를 사용하여 model을 fine-tuning할 수 있습니다.
- knowledge base 통합 : 기업 내부 문서와 data를 AI model에 연결하여 retrieval-augmented generation(RAG)을 구현할 수 있습니다.
- agent 기능 : 복잡한 작업을 자동화하는 AI agent를 구축할 수 있습니다.
보안 및 규정 준수
- data 격리 : 고객의 data는 다른 고객과 완전히 분리되어 처리됩니다.
- 암호화 : 전송 중과 저장 중인 data 모두 암호화됩니다.
- access 제어 : AWS IAM을 통한 세밀한 권한 관리가 가능합니다.
- 규정 준수 : SOC, GDPR, HIPAA 등 주요 규정을 준수합니다.
사용 사례
- Amazon Bedrock은 다양한 산업과 business 영역에서 AI 기능을 활용할 수 있는 광범위한 사용 사례를 지원합니다.
- content 생성부터 customer service, 개발 지원, data 분석까지 기업의 핵심 업무를 자동화하고 효율화할 수 있습니다.
Content 생성 및 편집
- marketing content 작성 : 광고 문구, blog post, social media content 등을 자동 생성할 수 있습니다.
- 문서 요약 : 긴 문서나 report를 핵심 내용으로 요약할 수 있습니다.
- 번역 및 현지화 : 다국어 content 번역과 문화적 맥락을 고려한 현지화를 수행할 수 있습니다.
Customer Service 자동화
- chatbot 구축 : 고객 문의에 대한 자동 응답 system을 구축할 수 있습니다.
- sentiment 분석 : 고객 feedback의 감정과 만족도를 분석할 수 있습니다.
- ticket 분류 : 고객 문의를 자동으로 분류하여 적절한 담당자에게 배정할 수 있습니다.
Code 개발 지원
- code 생성 : 자연어 설명을 바탕으로 code를 자동 생성할 수 있습니다.
- code review : 기존 code의 문제점을 찾고 개선 방안을 제시할 수 있습니다.
- documentation 생성 : code에 대한 주석과 documentation을 자동으로 생성할 수 있습니다.
Data 분석 및 Insight 도출
- report 자동 생성 : 수치 data를 바탕으로 분석 report를 자동 생성할 수 있습니다.
- trend 분석 : 시장 동향과 pattern을 분석하여 business insight를 제공할 수 있습니다.
- 예측 model링 : 과거 data를 기반으로 미래 trend를 예측할 수 있습니다.
요금 체계
- Amazon Bedrock의 요금은 사용량 기반과 예약 기반의 두 가지 model로 구성됩니다.
- 사용하는 pattern과 요구 사항에 따라 가장 비용 효율적인 요금제를 선택할 수 있습니다.
On-Demand 요금
- 실제 사용한 token 수에 따라 요금이 부과됩니다.
- input token과 output token이 서로 다른 요금을 적용받습니다.
- model별로 서로 다른 요금 체계를 가집니다.
Provisioned Throughput
- 일정한 처리량을 보장받는 대신 시간당 고정 요금을 지불합니다.
- 대량의 요청을 처리해야 하는 경우에 비용 효율적입니다.
- 예측 가능한 성능과 응답 시간을 보장받을 수 있습니다.
Model Customization
- fine-tuning과 custom model 훈련에 대한 별도 요금이 적용됩니다.
- 훈련 시간과 사용한 computing resource에 따라 요금이 계산됩니다.
통합 및 연동
- Amazon Bedrock은 AWS ecosystem과의 긴밀한 통합을 제공하며, 다양한 개발 도구와 제3자 platform과도 연동됩니다.
- 기존 infrastructure와 workflow에 AI 기능을 자연스럽게 통합할 수 있는 환경을 지원합니다.
AWS Service 통합
- Amazon S3 : 대용량 문서와 data set을 저장하고 AI model에 연결할 수 있습니다.
- AWS Lambda : serverless function을 통해 AI 기능을 event 기반으로 실행할 수 있습니다.
- Amazon API Gateway : RESTful API를 통해 외부 application과 연동할 수 있습니다.
- AWS CloudWatch : model 사용량과 성능을 monitoring하고 alert를 설정할 수 있습니다.
개발 도구 지원
- SDK 제공 : Python, Java, JavaScript 등 주요 programming 언어를 위한 SDK를 제공합니다.
- CLI 지원 : AWS CLI를 통해 command line에서 Bedrock 기능을 사용할 수 있습니다.
- Console interface : web 기반 관리 console에서 model을 test하고 관리할 수 있습니다.
제3자 도구 연동
- LangChain : 인기 있는 AI application framework와 연동이 가능합니다.
- Streamlit : data science application을 빠르게 구축할 수 있습니다.
- Jupyter Notebook : 연구 및 prototype 개발 환경에서 활용할 수 있습니다.
제한 사항 및 고려 사항
- Amazon Bedrock을 도입하기 전에 기술적 제약 사항과 비용, 보안 관련 고려 사항을 충분히 검토해야 합니다.
- 특히 대규모 운영 환경에서는 성능과 비용 최적화를 위한 사전 계획이 중요합니다.
기술적 제한
- model availability : 모든 AWS region에서 모든 model을 사용할 수 있는 것은 아닙니다.
- token 제한 : 각 model마다 최대 처리 가능한 token 수가 정해져 있습니다.
- 응답 시간 : 복잡한 요청의 경우 응답 시간이 길어질 수 있습니다.
비용 관리
- 예상치 못한 비용 : token 사용량이 급증할 경우 예상보다 높은 비용이 발생할 수 있습니다.
- model별 요금 차이 : 고성능 model일수록 더 높은 비용이 적용됩니다.
- data 전송 비용 : 대용량 data 처리 시 추가적인 data 전송 비용이 발생할 수 있습니다.
보안 및 규정 준수
- data 위치 : 규정에 따라 특정 지역에만 data를 저장해야 하는 경우 고려해야 합니다.
- sensitive data 처리 : 개인 정보나 기밀 정보 처리 시 추가적인 보안 조치가 필요합니다.
- audit trail : 규정 준수를 위해 모든 API 호출과 data 처리 기록을 관리해야 합니다.
시작하기
- Amazon Bedrock을 처음 사용하는 경우 계정 설정부터 application 개발까지 단계적으로 진행해야 합니다.
- 사전 준비와 기본 설정을 완료한 후 개발 환경을 구성하여 실제 AI 기능을 구현할 수 있습니다.
사전 준비
- AWS 계정 : Amazon Bedrock을 사용하기 위해 AWS 계정이 필요합니다.
- IAM 권한 설정 : Bedrock service에 접근할 수 있는 적절한 권한을 설정해야 합니다.
- model access 요청 : 일부 model의 경우 별도의 access 요청이 필요할 수 있습니다.
기본 설정
- region 선택 : 사용하고자 하는 model이 지원되는 AWS region을 선택합니다.
- model 활성화 : 사용할 foundation model을 활성화합니다.
- API 호출 test : console에서 간단한 prompt를 통해 model 동작을 확인합니다.
개발 환경 구성
- SDK 설치 : 사용하는 programming 언어에 맞는 AWS SDK를 설치합니다.
- 인증 설정 : AWS credentials를 설정하여 API 호출을 위한 인증을 구성합니다.
- application 개발 : 간단한 text 생성 application을 만들어 동작을 확인합니다.