Amazon SageMaker HyperPod로 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델 ‘ZERO’ 효율적으로 대규모 분산 학습하기

핵심 요약

AWS가 SageMaker HyperPod를 활용해 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 ZERO를 대규모 분산 학습에 적용했고, 원시 데이터 10억 장 중 약 4백만 장의 고품질 샘플로 학습을 진행했습니다. 이로써 ZERO는 오픈 월드 환경에서 다양한 객체를 인식하는 범용성을 확보했습니다.

구현 방법

SageMaker HyperPod로 인스턴스 크기 유연 조정과 EFA 네트워크를 활용한 멀티 노드 학습 구현
Arrow 포맷으로 4백만 장 규모 데이터를 샤드 1GB 단위로 S3에 업로드하고 FSx Lustre로 고속 데이터 접근 확보
Training Plan 예약과 리허설로 예외를 조기에 발견하고 WandB 모니터링으로 비용 효율성 확보

주요 결과

오픈 월드에서의 범용성 확보 및 제로샷으로 객체/결함 즉시 검출 가능
리허설로 버그를 미리 수정하고 실제 학습 시간과 비용을 절감

핵심 요약

구현 방법

SageMaker HyperPod로 인스턴스 크기 유연 조정과 EFA 네트워크를 활용한 멀티 노드 학습 구현
Arrow 포맷으로 4백만 장 규모 데이터를 샤드 1GB 단위로 S3에 업로드하고 FSx Lustre로 고속 데이터 접근 확보
Training Plan 예약과 리허설로 예외를 조기에 발견하고 WandB 모니터링으로 비용 효율성 확보

주요 결과

오픈 월드에서의 범용성 확보 및 제로샷으로 객체/결함 즉시 검출 가능
리허설로 버그를 미리 수정하고 실제 학습 시간과 비용을 절감

Amazon SageMaker HyperPod로 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델 ‘ZERO’ 효율적으로 대규모 분산 학습하기

AI 요약

핵심 요약

구현 방법

주요 결과

Amazon SageMaker HyperPod의 오토스케일링 알아보기

SageMaker AI로 해보는 GPT-OSS 추론 성능 테스트와 용량 산정

의류 제조 현장의 AI 혁신: 약진통상의 Amazon Bedrock 기반 AI 스타일 라이브러리

Amazon SageMaker HyperPod로 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델 ‘ZERO’ 효율적으로 대규모 분산 학습하기

AI 요약

핵심 요약

구현 방법

주요 결과

Amazon SageMaker HyperPod의 오토스케일링 알아보기

SageMaker AI로 해보는 GPT-OSS 추론 성능 테스트와 용량 산정

의류 제조 현장의 AI 혁신: 약진통상의 Amazon Bedrock 기반 AI 스타일 라이브러리

AI 요약

핵심 요약

구현 방법

주요 결과

연관 피드

Amazon SageMaker HyperPod의 오토스케일링 알아보기

SageMaker AI로 해보는 GPT-OSS 추론 성능 테스트와 용량 산정

의류 제조 현장의 AI 혁신: 약진통상의 Amazon Bedrock 기반 AI 스타일 라이브러리

AI 요약

핵심 요약

구현 방법

주요 결과

연관 피드

Amazon SageMaker HyperPod의 오토스케일링 알아보기

SageMaker AI로 해보는 GPT-OSS 추론 성능 테스트와 용량 산정

의류 제조 현장의 AI 혁신: 약진통상의 Amazon Bedrock 기반 AI 스타일 라이브러리