제목

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 개발자, DevOps 엔지니어, 데이터 과학자
• AI 모델 배포 및 엣지 컴퓨팅에 관심 있는 중급~고급 수준의 개발자

핵심 요약

• 엣지 기반 Generative AI의 핵심 장점:

- 저지연 처리 (밀리초 단위 응답), 대역폭 절감, 데이터 프라이버 보호 (HIPAA/GDPR 준수)

• AWS IoT Greengrass 역할:

- 엣지 디바이스에 ML 추론 성능 지원 (ML Inference Component + SageMaker Neo 최적화)

- 모듈형 아키텍처로 Lambda, 컨테이너, Python 스크립트 배포 가능

• 배포 흐름:

- 모델 최적화 → Greengrass 컴포넌트 생성 → 엣지 디바이스 배포 → 모니터링 및 업데이트

섹션별 세부 요약

1. **Why Edge-Based Generative AI?**

• 저지연 처리:

- 클라우드 기반 GenAI의 라운트트립 지연 감소 (예: 실시간 번역, 예측 유지보수)

• 비용 절감:

- 센서/비디오 데이터의 클라우드 전송 비용 대폭 절감

• 프라이버시 준수:

- 의료, 제조 분야에서 민감 데이터 로컬 처리 (HIPAA/GDPR)

• 신뢰성 강화:

- 클라우드 연결 중단 시에도 엣지 추론 계속 수행 가능

2. **AWS IoT Greengrass 기능**

• 엣지 기능 확장:

- 클라우드 기반 관리, 분석, 저장과 결합된 로컬 처리 지원

• Greengrass v2 아키텍처:

- 모듈형 구성 요소 (Lambda, 컨테이너, Python 스크립트)

- AWS IoT Core와의 통합 (장치 관리, 모니터링)

• ML 추론 성능:

- SageMaker Neo로 엣지 하드웨어 최적화 모델 생성

3. **Foundation Model 배포 흐름**

• 모델 준비:

- SageMaker Neo/ONNX Runtime/TensorRT로 모델 양자화 및 최적화

- 예: Hugging Face GPT-2 → TorchScript/ONNX → SageMaker Neo 컴파일

• Greengrass 컴포넌트 생성:

- 모델 + 추론 스크립트 포함, JSON/YAML 레시피로 구성

• 엣지 디바이스 배포:

- AWS IoT Greengrass 콘솔/CLI로 배포, 롤아웃 정책 설정

• 로컬 애플리케이션 연동:

- IPC/HTTP를 통해 센서/카메라 데이터와 통신, AWS IoT Core와의 보안 통합

4. **기타 고려사항**

• 제한 사항:

- 자원 제약: 최적화 모델도 GB 단위 메모리 요구

- 모델 업데이트: 수천 디바이스 관리 복잡성

- 보안: 모델 암호화, 디바이스 보호 필요

• 미래 방향:

- TinyML GenAI (마이크로컨트롤러 지원), 멀티에이전트 오케스트레이션, 연합 학습

결론

• 핵심 팁:

- SageMaker Neo를 사용해 모델을 엣지 하드웨어에 최적화 (예: NVIDIA Jetson)

- Greengrass 컴포넌트로 로컬 추론 서버 구축 (Flask 기반 HTTP 엔드포인트)

- OTA 업데이트를 통해 모델/코드 자동 업데이트 및 모니터링 (CloudWatch 활용)