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SageMaker TTS 오토스케일링, 추측 대신 측정값으로 설정

AWS ML Blog·2026-10-22영문 원문

요약

AWS ML Blog는 TTS 모델 Kokoro-82M을 Amazon SageMaker AI 실시간 엔드포인트의 커스텀 컨테이너로 배포하고, AWS CDK 스택으로 오토스케일링을 구성하는 방법을 소개했다. 기존에는 스케일링 목표값을 추측으로 정해 과소·과대 설정 시 비용 낭비나 SLO 위반이 발생했다. 이 방식은 한 인스턴스가 SLO를 지키며 처리할 수 있는 최대 동시 요청 수(Q_max)와 스케일 아웃 소요 시간(T_total)을 실제 엔드포인트에서 측정해 임계값과 쿨다운을 산출한다. 스케일링 기준은 SageMaker AI가 자체 제공하는 ConcurrentRequestsPerModel 지표를 사용한다. Kokoro-82M은 비자기회귀 방식의 StyleTTS2 계열 모델로, 토큰 생성 루프가 없어 LLM용 지표를 그대로 적용할 수 없다는 점도 설명했다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

토큰 생성 속도를 기준으로 하는 LLM용 오토스케일링 가이드가 반복 생성 루프가 없는 TTS 같은 워크로드에는 맞지 않는다는 점을 짚은 사례로, 워크로드 특성에 맞춘 실측 기반 설정의 필요성을 보여준다.

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