Amazon SageMaker AI와 vLLM을 활용한 실시간 음성 애플리케이션 구축

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

핵심 요약

Amazon SageMaker AI와 vLLM을 결합하여 실시간 음성 인식 애플리케이션을 구축하는 아키텍처를 제공한다. 기존 요청-응답 방식의 지연 문제를 해결하기 위해 SageMaker AI의 양방향 스트리밍과 vLLM의 Realtime API를 활용한다. 클라이언트와 모델 컨테이너 간의 WebSocket 연결을 통해 오디오 데이터와 전사 텍스트를 동시에 스트리밍한다. 이 솔루션은 Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602 모델을 사용하여 실시간 음성-텍스트 변환 서비스를 구현한다.

배경

AWS 계정 및 SageMaker AI 권한, Docker 환경, Python 3.12+, Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602 모델 접근 권한

대상 독자

실시간 음성 인식 애플리케이션을 개발하는 AI 엔지니어

의미 / 영향

이 아키텍처는 실시간 음성 인식 서비스의 지연 시간을 획기적으로 줄여 음성 에이전트나 콜센터 분석과 같은 고성능 서비스 구현을 가능하게 한다. 특히 SageMaker AI의 관리형 인프라와 vLLM의 유연한 모델 서빙을 결합하여 프로덕션 환경에서의 운영 효율성을 높인다.

섹션별 상세

기존 요청-응답 방식은 전체 오디오 수신 후 처리를 시작하여 실시간 서비스에 부적합한 지연을 발생시킨다. SageMaker AI의 양방향 스트리밍은 HTTP/2를 통해 클라이언트와 컨테이너 간 지속적인 연결을 유지한다. 이 구조는 오디오를 청크 단위로 스트리밍하며 즉각적인 전사 결과를 반환하여 실시간성을 확보한다.

vLLM의 Realtime API는 WebSocket을 통해 오디오 데이터를 입력받고 전사 토큰을 출력한다. Piecewise CUDA 그래프 실행을 적용하여 GPU 커널 시작 오버헤드를 줄이고 스트리밍 전사 시 토큰당 지연 시간을 최소화한다. 오픈 소스인 vLLM을 사용하여 모델 구성과 양자화 설정을 제어할 수 있다.

Realtime API를 통한 클라이언트와 서버 간의 오디오 스트리밍 및 전사 메시지 흐름 시퀀스 다이어그램. — Diagram이 다이어그램은 클라이언트가 WebSocket을 통해 오디오 청크를 전송하고 서버가 전사 결과를 스트리밍하는 양방향 통신 과정을 보여준다. 실시간 음성 인식의 핵심인 데이터 흐름을 시각화하여 이해를 돕는다.

SageMaker AI는 HTTP/2 이벤트 스트림과 WebSocket 프로토콜 간의 브릿지 역할을 수행한다. 컨테이너 내부에 FastAPI 기반 브릿지를 배포하여 SageMaker AI의 경로를 vLLM의 내부 API 경로로 매핑한다. 이 과정에서 별도의 프로토콜 변환 관리 없이 실시간 양방향 통신이 가능하다.

dockerfile

FROM public.ecr.aws/deep-learning-containers/vllm:0.17.1-gpu-py312-cu129-ubuntu22.04-sagemaker-v1.0-soci LABEL com.amazonaws.sagemaker.capabilities.bidirectional-streaming=true WORKDIR /opt/ml/code COPY requirements.txt . RUN pip install --upgrade --no-cache-dir -r requirements.txt COPY app.py . COPY sagemaker-entrypoint.sh entrypoint.sh RUN chmod +x entrypoint.sh ENTRYPOINT ["./entrypoint.sh"]

SageMaker AI 양방향 스트리밍을 활성화하는 Dockerfile 설정

python

VLLM_WS_URL = "ws://localhost:8081/v1/realtime" @app.websocket("/invocations-bidirectional-stream") async def websocket_bridge(sm_ws: WebSocket): await sm_ws.accept() async with websockets.connect(VLLM_WS_URL) as vllm_ws: async def sm_to_vllm(): while True: message = await sm_ws.receive() if "text" in message and message["text"]: await vllm_ws.send(message["text"]) elif "bytes" in message and message["bytes"]: await vllm_ws.send(message["bytes"].decode("utf-8")) async def vllm_to_sm(): async for msg in vllm_ws: if isinstance(msg, str): await sm_ws.send_text(msg) elif isinstance(msg, bytes): await sm_ws.send_bytes(msg) await asyncio.gather(sm_to_vllm(), vllm_to_sm())

SageMaker AI와 vLLM 간의 WebSocket 통신을 중계하는 FastAPI 브릿지 코드

Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602 모델을 활용한 실시간 음성 인식 데모는 Gradio를 통해 구현된다. 마이크 입력을 16kHz PCM16으로 리샘플링하고 base64로 인코딩하여 전송한다. 이 아키텍처는 음성 에이전트, 실시간 자막, 콜센터 분석 등 연속적인 양방향 통신이 필요한 서비스에 적용 가능하다.

python

voxtral_model = Model.create( model_name=model_name, primary_container=ContainerDefinition( image=inference_image, model_data_source=ModelDataSource( s3_data_source=S3ModelDataSource( s3_uri=f"{model_artifact}/", s3_data_type="S3Prefix", compression_type="None", ) ), environment=vllm_env ), execution_role_arn=role, )

SageMaker AI 엔드포인트에 모델을 배포하는 코드

SageMaker AI 엔드포인트 배포 워크플로우를 보여주는 다이어그램. — Diagram이 이미지는 모델 생성, 엔드포인트 설정, 엔드포인트 생성으로 이어지는 배포 과정을 설명한다. SageMaker AI 인프라 내에서 모델이 어떻게 배포되고 관리되는지 구조적으로 보여준다.

실무 Takeaway

SageMaker AI의 양방향 스트리밍과 vLLM의 Realtime API를 결합하여 실시간 음성 인식 파이프라인을 구축할 수 있다.
컨테이너 내부에 FastAPI 브릿지를 배치하여 SageMaker AI의 HTTP/2 스트림을 vLLM의 WebSocket API로 투명하게 연결한다.
오디오 데이터를 4KB 청크 단위로 스트리밍하고 적절한 페이싱을 적용하여 실시간 처리 성능을 최적화한다.

FROM public.ecr.aws/deep-learning-containers/vllm:0.17.1-gpu-py312-cu129-ubuntu22.04-sagemaker-v1.0-soci LABEL com.amazonaws.sagemaker.capabilities.bidirectional-streaming=true WORKDIR /opt/ml/code COPY requirements.txt . RUN pip install --upgrade --no-cache-dir -r requirements.txt COPY app.py . COPY sagemaker-entrypoint.sh entrypoint.sh RUN chmod +x entrypoint.sh ENTRYPOINT ["./entrypoint.sh"]

VLLM_WS_URL = "ws://localhost:8081/v1/realtime" @app.websocket("/invocations-bidirectional-stream") async def websocket_bridge(sm_ws: WebSocket): await sm_ws.accept() async with websockets.connect(VLLM_WS_URL) as vllm_ws: async def sm_to_vllm(): while True: message = await sm_ws.receive() if "text" in message and message["text"]: await vllm_ws.send(message["text"]) elif "bytes" in message and message["bytes"]: await vllm_ws.send(message["bytes"].decode("utf-8")) async def vllm_to_sm(): async for msg in vllm_ws: if isinstance(msg, str): await sm_ws.send_text(msg) elif isinstance(msg, bytes): await sm_ws.send_bytes(msg) await asyncio.gather(sm_to_vllm(), vllm_to_sm())

voxtral_model = Model.create( model_name=model_name, primary_container=ContainerDefinition( image=inference_image, model_data_source=ModelDataSource( s3_data_source=S3ModelDataSource( s3_uri=f"{model_artifact}/", s3_data_type="S3Prefix", compression_type="None", ) ), environment=vllm_env ), execution_role_arn=role, )

Amazon SageMaker AI와 vLLM을 활용한 실시간 음성 애플리케이션 구축

핵심 요약

배경

대상 독자

의미 / 영향

섹션별 상세

실무 Takeaway

Amazon SageMaker AI와 vLLM을 활용한 실시간 음성 애플리케이션 구축

핵심 요약

배경

대상 독자

의미 / 영향

섹션별 상세

실무 Takeaway

관련 토론

댓글

관련 피드

관련 토론

댓글

관련 피드