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AWS, SageMaker 서버리스로 상품 태깅 시스템 구축법 공개

AWS ML Blog·2026-09-15영문 원문

요약

AWS ML 블로그는 Amazon SageMaker 서버리스 모델 커스터마이징을 활용해 상품 카탈로그 태깅 시스템을 만드는 방법을 소개했다. Qwen3-8B 모델을 지도 미세조정(SFT)한 뒤, 검증 가능한 보상 기반 강화학습(RLVR)을 GRPO 방식으로 적용해 최적화하는 절차를 설명한다. 학습 과정은 SageMaker 서버리스 커스터마이징이 컴퓨팅 자원 할당을 관리하며, 최적화된 모델은 SageMaker 비동기 추론에 배포해 배치 방식으로 카탈로그 태깅에 사용한다. 실습에는 Kaggle의 Amazon Sales Dataset(1,000개 이상의 상품 레코드)을 활용했다.

큐레이터 노트

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스키마가 고정되고 출력 검증이 가능한 고빈도 작업에는 범용 프론티어 모델 대신 소형 오픈웨이트 모델을 미세조정하는 방식이 대안이 될 수 있음을 보여주는 실무 사례다.

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추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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