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Dev.toAI/ML
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예측 중심 ML과 생성 중심 GenAI의 AWS 아키텍처 전략 비교 분석
Generative AI vs Traditional Machine Learning on AWS
AI 요약
Context
데이터 기반 예측을 수행하는 Traditional ML의 높은 엔지니어링 공수와 데이터 정제 부담이 한계로 작용함. 대규모 비정형 데이터를 활용해 콘텐츠를 생성하는 GenAI의 등장으로 시스템 구축 패러다임이 Build에서 Integrate로 전환되는 추세임.
Technical Solution
- 정밀한 제어와 모델 커스터마이징을 위한 Amazon SageMaker 기반의 Traditional ML 파이프라인 구축
- 데이터 레이블링과 Feature Engineering을 통한 구조화된 데이터셋 기반의 예측 모델 설계
- 개발 속도 향상과 추상화를 위한 Amazon Bedrock 기반의 Foundation Model 통합 아키텍처 채택
- Prompt Engineering 및 Fine-tuning을 통한 LLM의 도메인 특화 최적화 전략 적용
- 목적에 따른 Decision System(ML)과 Creative System(GenAI)의 분리 운영 구조 설계
실천 포인트
1. 정교한 수치 예측이나 이상 탐지가 필요한 경우 SageMaker 기반 ML 설계 검토
2. 빠른 프로토타이핑과 비정형 콘텐츠 생성이 우선인 경우 Bedrock API 통합 고려
3. 학습 데이터의 정형화 수준에 따른 모델 선택(Structured $\rightarrow$ ML, Unstructured $\rightarrow$ GenAI)