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AWS ML Blog조회 1회

Amazon SageMaker AI 훈련 플랜을 활용한 추론 엔드포인트 GPU 용량 예약 및 배포

Amazon SageMaker AI의 훈련 플랜을 통해 추론용 GPU 용량을 예약하고, 예약된 ARN을 엔드포인트 설정에 연결하여 안정적인 추론 환경을 구축하는 방법을 제시한다.

섹션별 상세

온디맨드 GPU 용량의 불확실성으로 인해 중요한 모델 평가나 기간 한정 테스트가 중단되는 문제를 해결해야 한다. 훈련 플랜을 추론용으로 활용하면 특정 타임라인 내에서 예산과 컴퓨팅 요구사항에 최적화된 맞춤형 스케줄을 생성하여 GPU 가용성을 보장받는다.
search-training-plan-offerings API에서 target-resources를 endpoint로 설정하여 추론 전용 GPU 용량을 검색한다. 인스턴스 타입, 개수, 시작 시간 및 기간을 입력하면 가용 영역(AZ) 정보와 가격이 포함된 오퍼링 목록을 반환받아 최적의 플랜을 선택한다.
훈련 플랜 검색 화면에서 타겟을 Inference Endpoint로 설정하는 UI 스크린샷이다.
Screenshot추론용 용량 예약을 위해 Target 항목에서 Inference Endpoint를 선택하고 인스턴스 타입(ml.p4d.24xlarge 등)과 기간을 입력하는 과정을 보여준다. 이는 기존 학습용 플랜과 추론용 플랜을 구분하는 핵심 설정 단계를 시각화한다.
선택한 오퍼링 ID로 create-training-plan을 실행하여 고유한 ARN을 획득하고 자원을 확정한다. 이 ARN은 예약된 GPU 용량을 식별하는 핵심 키이며, 이후 엔드포인트 설정 시 MlReservationArn 필드에 입력되어 특정 자원에 모델을 고정 배포하는 근거가 된다.
검색 조건에 맞는 가용 훈련 플랜 목록과 가격 정보를 보여주는 화면이다.
Screenshot시작 날짜, 기간, 총 가격(USD) 및 즉시 사용 가능 여부(Immediately available)를 포함한 오퍼링 리스트를 제시한다. 사용자가 예산과 일정에 맞춰 최적의 예약 옵션을 선택하는 기준을 제공한다.
엔드포인트 설정 시 CapacityReservationPreference를 capacity-reservations-only로 설정하여 예약된 자원만 사용하도록 제한한다. 이 설정을 통해 예약 기간이 종료되면 엔드포인트가 자동으로 호출 실패 오류를 반환하게 하여 의도치 않은 온디맨드 비용 발생을 차단한다.
예약 기간 중에는 모델 버전을 업데이트하거나 예약 범위 내에서 인스턴스 수를 확장하는 등 유연한 관리가 가능하다. 평가가 길어질 경우 온디맨드 용량으로 엔드포인트를 마이그레이션하거나, 작업 완료 후 엔드포인트를 삭제하여 자원 관리를 최적화한다.

기술

  • Amazon SageMaker AI
  • AWS CLI
  • NVIDIA H100 (ml.p5.48xlarge)
  • Amazon S3

활용 사례

  • 기간 한정 LLM 모델 비교 평가
  • 특정 기간 동안의 프로덕션 A/B 테스트
  • 예측 가능한 트래픽 급증 대비 용량 확보

언급된 리소스

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 03. 25.수집 2026. 03. 25.출처 타입 RSS

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