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

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

핵심 요약

LLM 추론 배포 시 피크 시간대의 GPU 가용성 부족은 모델 평가나 프로덕션 테스트 지연의 주요 원인이다. Amazon SageMaker AI는 기존 학습용 자원 예약 도구인 훈련 플랜을 추론 엔드포인트까지 확장하여 특정 기간 동안 GPU 용량을 확정적으로 확보할 수 있게 했다. 사용자는 CLI나 콘솔을 통해 필요한 인스턴스와 기간을 검색하고 예약 ARN을 생성한 뒤, 이를 엔드포인트 설정의 CapacityReservationConfig에 연결하여 배포한다. 이 방식은 ml.p5.48xlarge와 같은 고성능 인스턴스를 안정적으로 사용하게 하며, 예약 만료 시 자동 중단 설정을 통해 비용 효율적인 인프라 운영을 지원한다.

배경

SageMaker AI 권한이 있는 IAM 실행 역할, Amazon S3에 업로드된 학습 완료 모델, AWS CLI 설치 및 구성 또는 SageMaker AI 콘솔 접근 권한

대상 독자

안정적인 GPU 자원 확보가 필요한 LLM 배포 및 평가 담당 데이터 과학자 및 MLOps 엔지니어

의미 / 영향

이 기능은 GPU 수급이 불안정한 상황에서 기업이 중요한 AI 프로젝트의 타임라인을 준수할 수 있도록 돕는다. 특히 대규모 모델 평가나 기간 한정 이벤트 대응 시 인프라 가용성 리스크를 제거하고 비용을 사전에 예측 가능하게 만든다.

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.

실무 Takeaway

GPU 가용성이 불투명한 피크 시간대에 모델 평가가 필요하다면 SageMaker 훈련 플랜으로 ml.p5 인스턴스를 예약하여 중단 없는 벤치마크를 수행할 수 있다.
엔드포인트 설정 시 capacity-reservations-only 옵션을 활성화하여 예약 기간 종료 후 온디맨드 과금으로 전환되는 것을 방지하고 비용을 통제한다.
예약된 용량 내에서는 update-endpoint를 통해 모델 버전을 교체하거나 인스턴스 수를 조정할 수 있어 유연한 테스트 환경 구축이 가능하다.

언급된 리소스

문서Amazon SageMaker AI Training Plans