Nota AI가 제안하는 Transformer 모델을 AWS Inferentia/Trainium에 손쉽게 배포하는 방법

간단 소개

Nota AI는 AWS Inferentia/Trainium에 Transformer 모델을 효율적으로 배포하는 방법을 제시하고, Neuron SDK를 활용한 모델 포팅 및 최적화 과정을 소개합니다.

AI Summary

AWS Inferentia/Trainium 기반 Transformer 모델 배포
- Nota AI는 NetsPresso 플랫폼을 통해 AI 모델 경량화 및 최적화 기술을 연구하며, 특히 LLM 추론 비용 효율화에 주목.
- AWS Inferentia/Trainium은 Neuron SDK를 통해 LLM 컴파일 및 배포를 간소화하여 인프라 구축 비용과 운영 복잡성을 줄임.
Transformer 모델 포팅 및 문제 해결
- Hugging Face Transformers 기반 주요 모델 12종을 대상으로 Neuron SDK 포팅 가능성을 검토, 초기에는 일부 모델에서 RuntimeError 발생.
- return_dict=False 옵션을 사용하여 모델 출력 구조를 단순화함으로써 포팅 오류 해결, 모든 모델 포팅 성공 및 원본 모델과 일관성 유지 확인.
결론 및 향후 계획
- AWS Inferentia/Trainium 환경에서 Transformer 모델의 안정적인 추론 가능성을 확인, GPU 대체 및 운영 비용 절감 가능성을 제시.
- Nota AI는 AWS Neuron 환경에 AI 모델을 지속적으로 최적화하여 더 많은 기업이 효율적인 AI 서비스를 운영할 수 있도록 지원할 계획.