← 전체 목록
🤖
Amazon Bedrock
AI/ML파운데이션 모델 API 서비스
▶아키텍처 다이어그램
점선 애니메이션은 데이터 또는 요청의 흐름 방향을 나타냅니다
왜 필요한가요?
생성형 AI 기능을 넣고 싶어도 모델 호스팅, 스케일링, 버전 관리까지 직접 맡으면 진입 장벽이 큽니다. 이미 준비된 모델을 안전하게 호출할 관리형 계층이 필요합니다.
안에서 어떻게 동작하나요?
Bedrock은 다양한 파운데이션 모델을 API 형태로 제공하고, 애플리케이션은 Lambda나 API Gateway를 통해 호출합니다. 접근 권한과 사용량 모니터링은 IAM과 CloudWatch로 연결됩니다.
무엇과 헷갈리나요?
Bedrock과 SageMaker는 둘 다 AI 서비스지만 쓰임이 다릅니다. Bedrock은 이미 준비된 모델을 호출하는 데 초점이 있고, SageMaker는 직접 모델을 학습하고 배포하는 데 초점이 있습니다.
왜 이런 방식이 등장했나요?
초기 생성형 AI 도입은 오픈소스 모델을 직접 호스팅하고 GPU와 보안을 모두 챙겨야 했습니다. 그래서 인프라 부담 없이 모델 API를 소비하게 해주는 Bedrock 같은 서비스가 빠르게 중요해졌습니다.
언제 쓰나요?
챗봇, 요약, 분류, 보조 작성, RAG 프로토타입처럼 모델 호출 자체가 핵심인 기능에 적합합니다. 자체 데이터로 모델을 직접 학습하거나 정밀 튜닝해야 하는 경우에는 맞지 않습니다.
챗봇/가상 비서텍스트 생성RAG 애플리케이션코드 생성
Official Docs
AWS더 깊게 보기
현재 페이지의 개념 설명을 본 뒤 공식 문서로 바로 이동합니다.