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AWS, SkyRL로 SageMaker HyperPod서 멀티모달 RL 학습 시연

AWS ML Blog·2026-09-25영문 원문

요약

AWS는 오픈소스 강화학습 프레임워크 SkyRL을 Amazon SageMaker HyperPod에서 활용해 Qwen3-VL-8B 비전-언어 모델이 시각적 미로를 탐색하도록 GRPO(Group Relative Policy Optimization) 기법으로 학습시키는 방법을 소개했다. HyperPod은 노드 장애를 자동으로 감지·교체하는 클러스터 복원력 기능과 체크포인트 기능을 제공해 다중 노드 RL 훈련이 중단 없이 이어지도록 돕는다. AWS에 따르면 VisGym SFT 체크포인트에서 시작해 GRPO 후속 학습을 거친 결과, 고정된 64개 미로 평가셋에서 미로 해결률이 43.75%에서 95% 이상으로 향상됐다. 학습은 GPU 워커 노드 3대와 CPU 헤드 노드 1대로 구성된 Ray 클러스터에서 진행됐으며, vLLM 추론 엔진과 FSDP로 샤딩된 정책 모델이 동일 GPU에서 함께 동작한다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

미로 해결률 수치는 AWS가 자체 측정한 결과이며 원문에 별도의 독립 검증은 언급되지 않았다.

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멀티모달
텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 영상 등 여러 종류의 데이터를 함께 이해하거나 생성할 수 있는 AI 모델의 특성을 말한다.
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.
평가
AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.

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