AWS, 세이지메이커 AI에 '트레이닝 세션' 출시

AWS가 2026년 10월 22일(현지 시각) 아마존 세이지메이커 AI의 새 기능인 '트레이닝 세션'(Training Sessions)을 공식 출시했다고 aitimes.com이 보도했다. 개발자는 학습 절차와 평가 기준을 코드로 정의하고, GPU 할당과 분산 학습, 장애 복구, 체크포인트 관리 등 인프라 운영은 AWS가 맡는다.

개발자는 AI가 답변을 생성하고 결과를 평가하며 모델을 갱신하는 방식을 직접 설정할 수 있다. 사용자 정의 보상 함수와 다단계 학습도 지원한다. AWS는 여러 답변을 평가 함수로 채점한 뒤 상대 점수를 바탕으로 모델을 갱신하는 GRPO(Group Relative Policy Optimization) 방식을 예로 들었다. 맞춤 설정 범위는 LoRA부터 전체 파인튜닝까지다.

초기 사용 사례로 이미진소프트웨어는 의료 청구 거절을 분류하는 모델을 만들었고, 카리니 AI는 아마존 넵튠 지식 그래프와 상호작용하는 에이전트용으로 GPT-OSS-20B를 맞춤 설정했다. 지원 모델에는 GPT-OSS-20B, Gemma-4-31B-it, Qwen3.6-27B, Qwen3.8-27B가 포함된다.

요금은 예약한 GPU 시간이 아니라 처리한 토큰을 기준으로 부과되며, 개발자가 작성한 평가 코드가 결과를 검토하는 동안에는 과금이 일시 중지된다. 기능은 세이지메이커 스튜디오나 파이썬 SDK로 이용할 수 있다. 고객의 학습 데이터와 모델 체크포인트는 고객이 선택한 리전의 아마존 S3에 저장되고, 고객 데이터는 다른 모델 학습에 사용되지 않는다. AWS는 정확도 향상 폭이나 고객당 총 학습 비용에 대한 구체적인 수치는 공개하지 않았다.

기존 기능과의 차이

앞서 세이지메이커 AI는 모델 파인튜닝과 사용자 정의 학습 코드를 이용한 강화 학습을 지원했지만, 개발자가 GPU 인스턴스 유형과 학습 환경, 분산 학습 설정을 직접 구성해야 했다. AWS는 2025년 12월 인프라 관리 부담을 줄인 서버리스 모델 맞춤 설정 기능을 내놓았으나, 학습 과정에 대한 세밀한 제어에는 한계가 있었다.