SageMaker Unified Studio 및 S3를 활용하여 비정형 데이터로 LLM 미세 조정 가속화

작년, AWS는 아마존 SageMaker Unified Studio와 아마존 S3 범용 버킷 간의 통합을 발표했습니다. 이러한 통합으로 팀들은 아마존 Simple Storage Service (Amazon S3)에 저장된 비정형 데이터를 머신러닝(ML) 및 데이터 분석 사용 사례에 쉽게 활용할 수 있게 되었습니다. 이 게시물에서는 아마존 SageMaker Unified Studio를 사용하여 S3 범용 버킷을 아마존 SageMaker Catalog와 통합하고, 시각적 질문 답변(VQA)을 위해 Llama 3.2 11B Vision Instruct를 미세 조정하는 방법을 보여드리겠습니다.