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서버리스 AI를 위한 구현 전략
조직이 실험에서 프로덕션으로 전환함에 따라 AI 워크로드의 성공적인 구현은 모델 및 서비스의 선택에 따라 달라집니다. 또한 운영 원칙, 아키텍처 일관성 및 개발자 지원은 성공의 핵심입니다. 서버리스 AI는 인프라 복잡성을 추상화하지만 배포, 거버넌스, 테스트 및 비용 관리와 같은 영역에서 잘 정의된 관행의 필요성을 높입니다.
기존 모놀리식 시스템 또는 배치 기계 학습(ML) 파이프라인과 달리 서버리스 AI 아키텍처는 다음과 같습니다.
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사용자 동작 또는 시스템 상태에 반응한다는 점에서 이벤트 기반
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Amazon Bedrock 및와 같이 느슨하게 결합된 서비스로 구성됩니다 AWS Lambda. AWS Step Functions
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파운데이션 모델(FMs) 또는 에이전트와 같은 자율 모델과 통합
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프롬프트, 도구 및 모델이 업데이트되는 경우와 같이 지속적으로 진화할 수 있습니다.
이러한 속성에는 규모에 따라 신뢰성, 신뢰 및 비용 효율성을 보장하기 위해 다양한 구현 전략이 필요합니다.
이 섹션에서는 다음을 포함하여 전체 생성형 AI 시스템 수명 주기에 적용되는 규범적 모범 사례를 제공합니다.
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코드형 인프라는 클라우드 인프라가 재현 가능하고 안전하며 버전이 지정되었는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
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프롬프트, 에이전트 및 모델 수명 주기 관리는 관리, 테스트 및 관찰 가능한 코드와 같은 AI 구성을 처리합니다.
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테스트 및 검증는 프롬프트 품질, 출력 계약 및 동작 적용 범위를 포함하도록 테스트 사례를 확장합니다.
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관찰성 및 모니터링는 AI별 원격 측정을 캡처하고 서버리스 관찰성을 대규모 언어 모델(LLM) 워크플로에 맞게 조정합니다.
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보안 및 거버넌스는 AI 기반 이벤트 기반 시스템에 대한 가드레일, 로깅 및 액세스 제어를 구현합니다.
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서버리스 AI를 위한 CI/CD 및 자동화는 인적 오버헤드를 최소화하면서 프롬프트, 에이전트 및 인프라에 대한 일관된 업데이트를 제공합니다.
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비용 최적화 전략은 모델 선택, 실행 패턴 및 토큰 제어를 비즈니스 목표에 맞게 조정합니다.
이러한 모범 사례를 적용하면 기업은 proof-of-concepts 넘어 확장 가능하고 안전하며 설명 가능하고 비용 효율적인 AI 네이티브 클라우드 애플리케이션으로 전환할 수 있습니다. 서버 AWS 리스 제품과 Amazon Bedrock을 통해 사용할 수 있는 파운데이션 모델을 통해 자신 있게 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
