생성형 AI를 위한 Amazon SageMaker Endpoint 기반 임베딩 모델 배포

본 글은 생성형 AI의 핵심 접근법 중 하나인 RAG(검색 증강 생성)에서 중요한 역할을 하는 임베딩 모델을 Amazon SageMaker Endpoint에 배포하는 두 가지 방법을 소개합니다. 첫 번째 방법은 허깅페이스 추론 툴킷을 활용하는 것이고, 두 번째 방법은 커스텀 이미지를 컨테이너화하여 모델을 배포하는 것입니다.

글에서는 각 방법의 활용법, 내부 구조, 장단점을 비교 분석하며, 특히 허깅페이스 리더보드와 MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)를 기반으로 목적에 맞는 임베딩 모델을 선택하는 기준도 제시합니다. 이를 통해 사용자는 자신의 도메인 문제 해결에 최적화된 임베딩 모델을 SageMaker에 효율적으로 배포하고 활용할 수 있습니다.