점프스타트

점프스타트는 아마존의 클라우드 서비스 AWS가 제공하는 AI 개발 플랫폼, 세이지메이커(SageMaker) 안에 마련된 '완성품 모델 진열대'라고 보면 된다. 마치 옷을 처음부터 재봉하지 않고 매장에 걸린 완성된 옷을 골라 바로 입어보는 것처럼, 개발자가 AI 모델을 밑바닥부터 훈련시키는 대신 이미 학습이 끝난 모델을 목록에서 골라 서비스에 곧바로 연결할 수 있게 해준다.

최근 소식은 이 진열대에서 고른 모델을 실제 운영 서버에 올릴 때, 어떤 컴퓨터 사양과 설정을 써야 비용 대비 성능이 가장 좋은지를 자동으로 찾아주는 도구가 세이지메이커의 코드 도구(SDK)에 새로 추가됐다는 내용이다. 즉 점프스타트 자체는 '고를 수 있는 모델 목록'이고, 이번 업데이트는 거기서 고른 모델을 실전에 배치할 때 최적의 설정을 찾아주는 별도의 자동화 기능에 관한 이야기다.

기사에는 "JumpStart 모델 ID와 컴퓨트 구성으로 ModelBuilder 생성", "배포할 JumpStart 모델"이라는 표현이 나온다. 여기서 점프스타트는 새로 나온 최적화 기능 그 자체가 아니라, 그 기능이 다루는 대상인 '미리 만들어진 모델 목록'을 가리킨다. 기사의 핵심은 점프스타트가 아니라 그 모델을 배포할 때 인스턴스와 설정을 자동으로 추천해주는 새 SDK 기능이라는 점을 헷갈리지 않아야 한다.

1. AWS 계정으로 로그인해 세이지메이커(SageMaker) AI 콘솔에 들어간다.
2. 모델 관련 메뉴에서 점프스타트 카탈로그를 열면 텍스트·이미지·음성 등 다양한 사전 학습 모델 목록을 볼 수 있다.
3. 원하는 모델을 하나 선택해 상세 페이지를 확인하면, 모델 설명과 함께 바로 배포할 수 있는 옵션이 함께 제공되는지 살펴본다.
4. 실제로 배포까지 진행하려면 AWS 사용 요금이 발생하므로, 우선은 목록과 설명을 둘러보는 것만으로도 점프스타트가 무엇인지 감을 잡을 수 있다.