Amazon SageMaker JumpStart에서 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 사용 가능

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핵심 요약

NVIDIA Nemotron 3 Ultra 모델이 Amazon SageMaker JumpStart에 추가되어 원클릭 배포를 지원한다. 이 모델은 550B 파라미터 규모의 하이브리드 Transformer-Mamba MoE 아키텍처를 기반으로 하며, 55B 활성 파라미터를 사용한다. 기존 모델 대비 추론 속도가 5배 빠르고 에이전트 워크로드 비용을 최대 30% 절감한다. 최대 1M 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하여 복잡한 다단계 추론과 에이전트 오케스트레이션에 최적화됐다.

배경

AWS 계정, SageMaker JumpStart 권한, ml.p5en.48xlarge 등 적절한 GPU 인스턴스 서비스 할당량

대상 독자

프로덕션 환경에서 에이전트 워크로드 및 대규모 추론을 수행하는 AI 엔지니어

의미 / 영향

이 모델은 에이전트 워크로드에 특화된 아키텍처를 통해 추론 비용과 속도 문제를 해결한다. 기업은 복잡한 다단계 추론 작업을 더 경제적으로 자동화할 수 있다.

섹션별 상세

550B 파라미터 중 55B만 활성화하는 하이브리드 Transformer-Mamba MoE 구조를 채택하여 연산 효율성을 높였다.

NVIDIA Nemotron 3 Ultra 모델의 주요 사양 요약 표 — Other모델의 아키텍처, 파라미터 수, 컨텍스트 길이, 인프라 요구사항 등 핵심 기술 사양을 한눈에 보여준다. 하이브리드 MoE 구조와 NVFP4 정밀도 사용을 명시하여 모델의 효율성을 뒷받침한다.

에이전트 워크로드에서 기존 모델 대비 5배 빠른 추론 속도와 30% 낮은 비용을 제공한다.

1M 토큰의 긴 컨텍스트 윈도우를 지원하여 에이전트의 계획 수립, 도구 호출, 자기 수정 루프를 안정적으로 유지한다.

SageMaker JumpStart를 통해 인프라 구성 없이 원클릭으로 배포하거나 Python SDK로 즉시 연동 가능하다.

Amazon SageMaker JumpStart의 모델 배포 설정 화면 — ScreenshotSageMaker 환경에서 모델을 배포할 때 선택 가능한 워크로드 유형과 인스턴스 설정 과정을 보여준다. 사용자가 복잡한 설정 없이 간편하게 모델을 배포할 수 있음을 시각적으로 증명한다.

코드 예제

python

import sagemaker
from sagemaker.jumpstart.model import JumpStartModel

model = JumpStartModel(
    model_id="huggingface-reasoning-nvidia-nemotron-3-ultra-550b-a55b-nvfp4",
    role=sagemaker.get_execution_role(),
)
predictor = model.deploy(accept_eula=True)

SageMaker Python SDK를 사용하여 Nemotron 3 Ultra 모델을 배포하는 코드

실무 Takeaway

에이전트 오케스트레이션이나 대규모 리서치 등 다단계 추론이 필요한 워크로드에 Nemotron 3 Ultra를 활용하여 성능과 비용을 최적화할 수 있다.
SageMaker JumpStart의 원클릭 배포 기능을 사용하면 복잡한 서빙 프레임워크 설정 없이 즉시 프로덕션 환경에 모델을 올릴 수 있다.

import sagemaker from sagemaker.jumpstart.model import JumpStartModel model = JumpStartModel( model_id="huggingface-reasoning-nvidia-nemotron-3-ultra-550b-a55b-nvfp4", role=sagemaker.get_execution_role(), ) predictor = model.deploy(accept_eula=True)

Amazon SageMaker JumpStart에서 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 사용 가능

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