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MLOps·개발도구

Exowatt, SageMaker 서버리스 파인튜닝으로 알람 트리아지 모델 구축

AWS ML Blog·2026-10-27영문 원문

요약

태양광 기반 모듈형 전력 시스템 업체 Exowatt는 AI 데이터센터에 전력을 직접 공급하는 P3 제품을 운영하며, 현장마다 발생하는 하드웨어 이상·연결 끊김·전압 이상 등 알람을 모니터링할 AI 에이전트가 필요했다. 수천 개로 늘어나는 현장을 사람이 실시간 감시할 수 없고, GPU가 없거나 연결이 불안정한 엣지 환경에서도 동작해야 했기 때문에 범용 프런티어 모델로는 해결이 어려웠다. Exowatt는 Amazon SageMaker AI의 서버리스 모델 커스터마이제이션을 활용해 Qwen3 계열 모델을 엣지용 알람 트리아지와 클라우드용 에너지 시장 분석 두 용도로 각각 파인튜닝하는 파이프라인을 구축했다. 회사는 이 파인튜닝 모델이 해당 과업에서 프런티어 모델보다 높은 정확도를 보였다고 밝혔다. 더 중요한 성과는 원시 운영 데이터부터 인증된 학습셋, 파인튜닝 모델, 평가된 배포 아티팩트까지 이어지는 반복 가능한 파이프라인으로, 이를 통해 전체 과정을 수개월에서 수일로 단축했다고 설명했다.

큐레이터 노트

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범용 프런티어 모델 대신 특정 과업에 맞춘 소형 모델을 자체 파인튜닝해 GPU 없는 엣지에서도 운영하도록 만든 산업 현장형 MLOps 사례다.

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AI 에이전트
AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 행동한 결과를 관찰해 다음 행동을 결정하는 AI 시스템을 말한다.
파인튜닝
사전 학습된 대규모 언어 모델을 특정 작업이나 도메인의 데이터로 추가 학습시켜 성능과 응답 방식을 맞춤화하는 과정을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.
평가
AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.

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