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Amazon Bedrock으로 해보는 Nova 모델 지식 증류, 배포, 평가
두줄요약
Amazon Bedrock에서 Nova 모델 지식 증류와 온디맨드 배포, 평가 흐름을 실험 사례로 정리했습니다. 표준 벤치마크와 LLM as a Judge를 함께 활용해 성능과 비용 효율을 비교했습니다.
핵심 내용
- Amazon Bedrock의 모델 커스터마이제이션과 커스텀 모델 온디맨드 배포 기능 소개
- Nova Premier를 교사 모델, Nova Lite를 학생 모델로 한 작업 독립 지식 증류 실험 절차 정리
- 학습 데이터 생성, S3 업로드,
create_model_customization_job실행,create_custom_model_deployment배포 흐름 설명 - 벤치마크와 LLM as a Judge를 함께 사용해 성능, 비용, 응답속도를 비교 평가
적용해볼 점
- 합성 데이터 기반으로도 최소 요구량 수준의 증류 실험 가능성 확인
- 특정 태스크 개선에는 표준 벤치마크보다 업무 맞춤형 LLM 평가가 유용
- 비용 절감과 낮은 지연시간이 중요한 이커머스 Q&A 같은 서비스에 적용 여지
