포자랩스, AWS 솔루션 도입으로 AI 작곡 모델 개발 비용 및 속도 혁신

핵심 기술

포자랩스는 AI 기반 작곡 플랫폼 운영 및 개발 과정에서 발생하는 모델 학습 속도 저하, 데이터 관리의 복잡성, 높은 운영 비용 등의 문제를 해결하기 위해 AWS의 통합 머신러닝 플랫폼인 SageMaker와 LLM 기반 애플리케이션 개발 플랫폼인 Bedrock을 도입했습니다.

기술적 세부사항

• 온프레미스 환경의 한계점: 복잡한 데이터 관리, 모델 학습 속도 저하, 분산 학습 효율성 저하 (네트워크 병목), 프론트엔드 개발자의 인프라 운영 부담, 수작업 기반 LLM 프롬프트 관리 및 보안 정책 적용.
• AWS SageMaker 도입 효과:
  • 비용 효율성: SageMaker Training Plans를 통한 GPU 인스턴스 사전 구매로 온디맨드 방식 대비 최대 69% 비용 절감.
  • 학습 속도 향상: SageMaker HyperPod 도입으로 3일 만에 분산 학습 환경 구축 및 최대 9배 빠른 멀티노드 학습 실현.
  • 개발 효율성 증대: GPU 간 연결 문제 해결, 효율적인 개발 환경 제공으로 모델 개발 속도 및 결과물 품질 향상.
• AWS Bedrock 도입 효과:
  • LLM 운영 효율화: 프롬프트 변경 이력 및 결과 자동 기록/관리, 체계적인 롤백 기능 제공.
  • 보안 강화: Bedrock 가드레일을 활용한 민감 콘텐츠 자동 필터링 및 AWS 콘솔 기반 비개발자도 쉽게 접근 가능한 보안 설정 기능 제공.
• 데이터셋: 약 3년간 전문 작곡가 10명으로 구성된 팀이 직접 생성한 음원 데이터 사용. 장르, 분위기, 템포, 사용 용도 등 구조화된 메타데이터 구축. 타사 저작물 미사용으로 표절 및 저작권 침해로부터 자유로운 데이터셋.
• 향후 계획: 키워드뿐 아니라 문장 단위 명령어로 맞춤형 작곡 기능 확장, AI 에이전트와 결합하여 실제 사용 환경에 맞춘 결과물 생성.

개발 임팩트

AWS 솔루션 도입을 통해 포자랩스는 AI 모델 개발 및 운영 비용을 획기적으로 절감하고, 모델 학습 및 개발 속도를 크게 단축시켰습니다. 이는 AI 기반 작곡 기술의 상업적 활용성을 높이고, 더 창의적이고 개인화된 음악 생태계를 앞당기는 데 기여할 것입니다.

커뮤니니티 반응

(원문에 커뮤니티 반응 관련 내용은 포함되지 않았습니다.)