AWS 커뮤니티 데이! 탐방기

 

안녕하세요! 오늘은 AWS 커뮤니티 데이를 다녀온 후기를 알려드리려고 합니다. 

 

이런 AWS 행사는 처음이라서 생소하기도 했지만 재미있는 경험이 될거 같아서 한참 전에 사전신청을 하고

 

드디어 엊그제 행사에 참석을 하였습니다.

 

제가 신청한 트랙은 트랙3: 생성형 AI이었습니다. 해당 트랙을 들은 이유는 단순하게도 요즘 IT트렌디 자체가 AI에 관심이

 

쏠리기도 하였고 AI 관련 서비스들을 AWS 자체에서도 많이 시도하는 서비스이면서 이 서비스를 가지고 어떻게 활용하는

 

가에 대한 호기심을 가지고 해당 트랙을 선택하여서 참석하게 되었습니다. 

 

안에서 사진을 찍을 생각을 하지 않았다는게 매우 아쉽지만 재밌었습니다. 우선 1시 반까지 행사에 참석하기 위해서 

 

3호선을 타고 교대에서 환승 후 2호선 역삼역에서 하차하여서 강남 해성빌딩이라는 곳에 도착을 하였습니다. 아무래도 

 

집에서는 강남이 많이 거리가 있는 편이라 다소 시간이 걸렸지만 행사 초반부에 잘 도착할 수 있었습니다. 

 

솔직히 저는 기술적인면에서 이해도가 많이 낮아서 행사에서 강의를 들을 때 키워드를 위주로 듣고 메모하였습니다. 

 

뿐만 아니라 AI 관련된 지식이 전무하여서 듣는데 매우매우매우 많은 이해를 해보려고 했습니다...

 

 

 

# 첫 번째 발표, 생성형 AI를 위한 백터 DB 활용법 : AWS 김세웅 님

- 해당 발표는 초반에 도착하여서 들어보려고 하였지만 지식부족으로 발표를 이해하지 못했습니다...

 

* 키워드

- 임베딩 : 다양한 데이터 형태(이미지, 음성, 텍스트)를 고차원 벡터 공간에 나타내 머신러닝 모델이 이해할 수 있도록 함. 

- 스코어링 : 주어진 쿼리와 데이터 간의 유사도를 평가해 점수를 매기는 과정. 

- AWS OpenSearch : Elasticsearch 기반으로 텍스트 검색, 로그 분석, 데이터 시각화 등의 기능을 제공하는 서비스.

최근에는 백터 검색 기능도 지원, 생성형 AI와 RAG 등의 응용에 적합한 설루션으로 활용.

- ingestion 파이프 라인 : 데이터를 DB에 넣기 위한 과정. 데이터 수집, 전처리, 임베팅 변환 데이터 베이스 삽입등의 단계가 포함. 이를 AI 및 검색 애플리케이션에서 활용할 수 있도록 함.

- Chunking : 긴 텍스트 데이터를 일정한 크기로 나누는 과정. RAG에서 중요한 과정.

- RAG ( Retrieval-Augmented Generation ) : 생성형 AI 모델이 질문에 대한 답을 하기 전 관련정보를 수집하여 활용하는 방식으로 검색(Retrieval)과 생성(Generation) 과정을 결합하여 정확하고 관련성 높은 답변을 제공하는 방식. 

 

 

 

# 두 번째 발표, 굳이 배드락으로 해결해 보았습니다만 : 인하대 김건탁 님

- 해당 발표는 어떤 인물을 기준으로 그 인물이 기준 인물에 얼마나 유사도가 같고 또 같다면 해당 인물은 같다고 판단하는 AI 기반 애플리케이션을 만드셨고 설명해 주셨습니다.(좋지 않은 자리선정으로 제대로 들은 건지 모르겠습니다.)

 

* 키워드

- AWS SQS : AWS 메시지 대기열 서비스로 애플리케이션 간의 메시지를 안전하게 전달하게 도와주는 서비스. 작업, 즉 데이터를 처리하는 데 사용.  

- Fine Tuning : 특정 데이터셋을 활용해 사전 학습된 AI 모델을 세부 조정하는 과정. 인물 데이터를 추가 학습해 모델의 정확도를 높일 수 있습니다. 

- 오픈서치 : Elasticsearch 기반의 검색 엔진. AWS에서 관리형으로 제공.

- AWS Rekognituin : 이미지와 동영상을 분석해 얼굴 인식, 객체 탐지, 텍스트 인식 등을 수행하는 서비스. 

- 코드 인터프리티 : 코드가 외부에서 손상되지 않고 예상한 대로 실행되는지 보장하는 개념. 

- 청크 : 긴 데이터(텍스트, 이미지, 동영상)를 일정한 단위로 분할하는 개념. 

- 액션그룹 : 특정 이벤트 발생 시 미리 설정된 작업을 수행하는 그룹. AI 애플리케이션에서 특정 조건을 만족하면 알림을 보내거나 작업을 수행하게 함.  

 

 

 

# 세 번째 발표, 배드락 에이전트로 쿠버네티스 클러스터 관리 : SK C&C 장문기 님

- 클로드로 K8s 클러스터를 관리하는 법을 설명해 주셨습니다. AI가 알려주는 장애발생 이벤트와 솔루션 그리고 클러스터 안에 자원들에 대한 정보들을 통해 도움을 받는 법에 대해 설명해주셨습니다. 물론 쿠버네티스 관련 분량은 다소 적긴 했습니다.

 

* 키워드

- AI Agent : 특정 작업을 자동으로 수행하고 문제 해결을 지원하는 SW. 쿠버네티스의 상태를 AI가 감시하고 해결책을 제기하는 역할을 함. 

- BedRock RAG : 사용자의 질문에 대한 답변을 하기 전 검색하여 답변하는 방식. 

- 앤트로픽 : 클로드를 개발한 AI 연구 기업. 

- Cost-Star 프레임 워크 : 클라우드 서비스의 비용을 절감하고 효율성을 높이기 위한 관리 방법론. 

- 앤트로픽 가이드 : 앤트로픽에서 제공한 AI 사용 가이드라인. 

 

 

 

# 네 번째 발표, 정확도를 가진 이미지 자동검수 : 올리브영 유주형 님

- 무분멸한 업체들의 이미지 가이드라인 위반 이미지들을 검수하기 위해서 생성형 AI를 기반으로 한 이미지 검수 서비스를 만들어서 90% 정도의 위반 이미지를 검열한 사례를 얘기해 주셨습니다. 이 강의는 전에 AWS을지로 사용자 모임에서 한번 청취하던 발표라서 조금은 익숙했던 발표였습니다. 

 

입장할 때 받았던 기념품 머그컵

 

이후에 여러 행사 참여 이벤트 및 다양한 부스 그리고 마지막 강연이 있었지만 스케줄 일정상 나와야만 했습니다. 

 

나름 키링이 탐이 났지만 개수제한 이슈로 다음에 노리는 걸로..ㅠㅠ 아무튼 굉장히 신선한 경험을 하였던 행사였습니다.

 

차후에도 AWS에서 이러한 이벤트를 많이 개최할 거 같으니 한번 가보시는 걸 추천드립니다.