Amazon Bedrock에서 Amazon Nova 모델 증류(Model Distillation)를 활용한 비디오 시맨틱 검색 의도 최적화

이 게시물에서는 Amazon Bedrock의 모델 커스터마이징 기술인 모델 증류(Model Distillation)를 사용하여, 대규모 교사 모델(Amazon Nova Premier)의 라우팅 지능을 훨씬 작은 학생 모델(Amazon Nova Micro)로 이전하는 방법을 소개합니다. 이 접근 방식은 해당 작업에 요구되는 미세한 라우팅 품질을 그대로 유지하면서도, 추론 비용을 95% 이상 절감하고 지연 시간(Latency)을 50%까지 단축할 수 있습니다.