아마존 노바 모델 : 예제가있는 안내서

Amazon은 비용 효율적이고 대규모 사용을 가능하게하도록 설계된 새로운 세대의 최첨단 기본 모델 스위트를 시작했습니다. Nova는 현재 Amazon의 LLM 생태계에 합류하여 Amazon Bedrock 서비스에 통합되어 텍스트, 이미지 및 비디오 생성과 같은 여러 모드를 지원합니다.

이 기사는 새로운 Amazon Nova 모델을 간략하게 설명하고 기반암 서비스를 통해 액세스하는 방법을 설명하고 각 모델의 기능과 이점을 강조하며 다중 에이전트 응용 프로그램에 통합을 포함한 실제 응용 프로그램을 보여줍니다.

Amazon Nova 모델은 무엇입니까?

Amazon의 Nova 모델은 Amazon Bedrock 서비스를 통해 액세스 할 수있는 매우 기대되는 기본 모델입니다. 저비용, 빠른 추론, 멀티미디어 이해 및 창의적인 콘텐츠 생성을 포함한 광범위한 응용 프로그램을 위해 설계되었습니다. 각 모델을 탐색합시다.

Amazon Nova Micro

가장 높은 속도와 낮은 컴퓨팅 비용을 가진 시리즈에서 가장 빠른 모델. 빠른 텍스트 전용 생성이 필요한 애플리케이션의 경우 마이크로는 초당 200 토큰의 추론 속도에 가장 적합합니다.

일부 Micro의 최상의 응용 프로그램에는 실시간 분석, 대화식 챗봇 및 교통량이 많은 텍스트 생성 서비스가 포함됩니다.

노바 마이크로 벤치 마크. (출처 : 아마존) Amazon Nova Lite

Nova Family의 비용 효율적인 다중 모드 멤버 인 Lite는 특히 GPT-4O 또는 LLAMA와 같은 유사한 제품에 비해 여러 작업에 걸쳐 속도와 높은 정확도 사이의 균형을 잘 맞 춥니 다.

높은 정확도를 유지하면서 많은 수의 요청을 효율적으로 처리 할 수 ​​있습니다. 속도가 매우 중요하고 여러 양식을 처리 할 수있는 모델이 필요한 응용 분야의 경우 Lite가 최선의 선택 일 수 있습니다.

노바 라이트 벤치 마크. (출처 : 아마존) Amazon Nova Pro Nova Family에서 텍스트 처리를위한 가장 진보 된 모델 인 Nova Pro는 비슷한 기능을 가진 모델에 비해 상대적으로 낮은 계산 비용으로 인상적인 정확도를 제공합니다.

Amazon에 따르면 Nova Pro는 비디오 요약, 질문 및 답변, 수학적 추론, 소프트웨어 개발 및 다중 단계 워크 플로우를 수행 할 수있는 AI 에이전트와 같은 응용 프로그램에 이상적입니다. 마이크로 및 라이트 모델과 마찬가지로 Nova Pro는 현재 미세 조정을 지원합니다.

Nova Pro 벤치 마크. (출처 : 아마존) Amazon Nova Premier 2025 년 초에 출시 될 예정인이 시리즈에서 가장 강력한 멀티 모달 모델은 Pro 모델의 업그레이드 된 버전이 될 것으로 예상됩니다.

Amazon Nova Canvas

캔버스는 Nova의 이미지 생성 솔루션입니다. 고품질 이미지, 제어 색 구성표 및 스타일을 생성하고 수리, 확장 이미지, 스타일 변환 및 배경 제거와 같은 기능을 제공 할 수 있습니다. 이 모델은 마케팅 이미지, 제품 모형 등을 만드는 데 매우 효과적인 것으로 보입니다.

Amazon Nova Reel Nova Reel은 고품질의 비디오 출력을 쉽게 사용자 정의 할 수 있도록 설계된 비디오 생성 모델입니다. Nova Reel을 통해 사용자는 비디오에서 시각적 스타일, 리듬 및 카메라 움직임을 만들고 제어 할 수 있습니다. 다른 Nova 모델과 마찬가지로 Reel에는 일관된 컨텐츠 생성을위한 내장 보안 컨트롤이 제공됩니다.

아마존 노바 릴이 아마존 베드 록 놀이터를 통해 아마존 노바 모델에 액세스하는 방법

Amazon Bedrock Playground를 사용하여 즉시 사용 가능한 사용자 인터페이스와 여러 모델을 테스트하고 비교할 수 있습니다.

나는 당신이 아마존 CLI와 기반암을 구성했다고 가정하고 사용 가능하다고 가정합니다. 그렇지 않은 경우 AWS Multi-Agent 코디네이터에 대한 내 튜토리얼을 참조 할 수 있습니다. 여기서 Bedrock Service에서 제공 한 모델을 사용하여 환경을 설정하는 단계를 자세히 설명 할 수 있습니다. 또한 Nils Durner의 블로그 게시물은 기반암 서비스 설정 과정을 안내하는 단계별 스크린 샷을 제공합니다.

Amazon Bedrock Playground Nova Micro와 Pro를 비교할 때, 나는 두 모델 사이의 정확도 간격이 명백하지 않다는 것을 알았습니다. Micro는 PRO보다 두 배 이상 빠르지 만 대부분의 일반 사용 사례에 대한 충분한 답변을 제공합니다. 반면에 Pro는 약간 더 상세하고 더 긴 응답을 생성하는 경향이 있습니다.

Amazon Bedrock API를 통해 Amazon Nova 모델에 액세스하는 방법 API를 통해 Nova 모델을 사용하고 코드에 통합하려면 먼저 AWS 계정 인 AWS CLI 및 모델에 대한 액세스가 올바르게 설정되어 있는지 확인하십시오 (문서는 이에 대한 지침을 제공합니다).

다음, BOTO3 라이브러리 인 Python SDK 용 AWS 용 Python SDK를 설치하면 모델을 사용할 수 있습니다.

아래 그림과 같이 스크립트를 사용하여 모델과 프로그래밍 방식으로 상호 작용할 수 있습니다.

Nova Micro 및 AWS Multi-Agent 코디네이터 Demo 프로젝트 우리는 이제 Nova Micro의 에이전트 기능을 테스트하기위한 데모 프로젝트를 구현합니다. AWS 다중 프로시 코디네이터 프레임 워크를 사용하여 Python Developer Agent와 ML Expert Agent의 두 가지 프록시가 포함 된 단순화 된 Python 응용 프로그램을 설정합니다. 코디네이터를 설정하려면이 AWS Multi-Proxy 코디네이터 안내서를 사용할 수 있습니다. 우리는 또한 Application에 대한 간단한 UI를 구현하기 위해 Chainlit (오픈 소스 파이썬 패키지)을 사용합니다. 먼저 필요한 라이브러리를 설치하십시오

우리는 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 :

이 프레임 워크는 분류기를 사용하여 들어오는 사용자 요청에 가장 적합한 프록시를 선택합니다. 우리는 "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1 : 0"을 분류기의 모델로 사용합니다.

다음으로, 우리는 Nova Micro에 의해 구동되는 두 에이전트를 정의합니다. 하나는 Python 개발자 전문가 역할을하고 다른 하나는 머신 러닝 전문가 역할을합니다.

<code>pip install boto3</code>

마지막으로, 체인 리트 UI가 사용자 요청 및 프록시 응답을 처리 할 수 ​​있도록 스크립트 본문을 설정했습니다.

결과는 Chainlit UI로, 필요에 따라 Nova 모델과 실제로 채팅 할 수 있습니다.

<code>import boto3
import json 

client = boto3.client(service_name="bedrock-runtime")

messages = [
    {"role": "user", "content": [{"text": "Write a short poem"}]},
]

model_response = client.converse(
    modelId="us.amazon.nova-lite-v1:0", 
    messages=messages
)

print("\n[Full Response]")
print(json.dumps(model_response, indent=2))

print("\n[Response Content Text]")
print(model_response["output"]["message"]["content"][0]["text"])</code>

Chainlit 에서 응용 프로그램을 실행하십시오 이미지 및 비디오 생성 모델도 API를 통해 제공됩니다. 사용 방법을 보여주는 스크립트에 대한 문서를 참조 할 수 있습니다.

결론 Amazon Nova 모델은 최첨단 정확도, 속도, 비용 효율성 및 멀티 모달 기능을 결합하여 기본 모델 생태계의 주요 발전을 나타냅니다. Amazon LLM Suite가 신제품 출시로 성장함에 따라 AWS 뒤에 비용 효율적이고 확장 가능한 응용 프로그램을 구축하는 강력한 옵션이되고 있습니다.

에이전트 AI 애플리케이션을 개발하거나 고객 서비스를위한 챗봇 만들거나 개발자로 탐색하든 Nova 모델을 사용하려고하는 것은 가치있는 경험입니다. 또한 AWS, 기반암 및 Amazon의 LLM 도구에 대한 이해를 심화시키는 데 도움이됩니다.

이 기사에서는 이러한 모델의 주요 측면, 실험 방법 및 Nova 모델을 사용하여 기본 프록시 AI 응용 프로그램을 구축하는 방법을 소개합니다.

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