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의료 도메인 특화 데이터를 확보하기 위해 LLM으로 의학 용어가 포함된 스크립트를 생성하고 이를 신경망 TTS로 음성 변환하는 합성 데이터 파이프라인을 구축했다. 병원 환경 소음(알람, 배경 대화)을 10~25dB SNR로 합성하여 실제 진료 환경에 대한 모델의 내성을 강화했다.
NVIDIA Parakeet-TDT-0.6b-V2 모델은 6억 개의 파라미터를 가진 FastConformer 아키텍처 기반으로, Token-and-Duration Transducer(TDT) 디코더를 사용해 토큰 예측과 지속 시간을 동시에 처리한다. 이 구조는 문장 부호 자동 삽입, 단어 단위 타임스탬프 예측, 최대 24분 길이의 오디오 처리를 지원하며 6.05%의 낮은 WER(Word Error Rate)을 기록한다.
Amazon EC2 p4d.24xlarge 인스턴스 8대(총 64개의 NVIDIA A100 GPU)를 활용한 대규모 분산 학습 환경을 구성했다. DeepSpeed Stage 2 최적화 기법을 적용하여 옵티마이저 상태를 CPU로 오프로딩하고 활성화 파티셔닝을 통해 GPU 메모리 효율을 극대화함으로써 대규모 데이터셋에 대한 학습 시간을 단축했다.
추론 환경은 Amazon EKS 클러스터 상에서 Triton Inference Server와 FastAPI를 결합하여 OpenAI 호환 API 형태로 노출했다. Amazon FSx for Lustre를 사용하여 모델 가중치를 컨테이너 시작 시 동적으로 로드함으로써 이미지 크기를 줄이고 배포 민첩성을 확보했다.
Karpenter를 통한 노드 오토스케일링과 KEDA를 이용한 커스텀 메트릭(평균 처리 시간) 기반 포드 스케일링을 구현하여 트래픽 변화에 탄력적으로 대응한다. LiteLLM 기반의 AI Gateway와 Langfuse를 통합하여 API 보안, 라우팅 및 TTFT(Time to First Token)와 같은 성능 지표를 실시간으로 모니터링한다.
기술
- NVIDIA NeMo
- DeepSpeed
- Amazon EC2 P4d
- Amazon EKS
- Amazon FSx for Lustre
- LiteLLM
- Langfuse
- Triton Inference Server
활용 사례
- 의료 상담 자동 기록 시스템
- 도메인 특화 고객 센터 음성 분석
- 다국어 및 방언 적응형 음성 인식 서비스
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원문 발행 2026. 03. 13.수집 2026. 03. 13.출처 타입 RSS
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