AWS Batch로 로봇 학습 파이프라인 구축: GR00T 모델 미세 조정 가이드
로봇 학습(Robot Learning)의 중요성이 부각됨에 따라, AWS 환경에서 NVIDIA Isaac GR00T 모델을 미세 조정하는 방법을 제시
AWS Batch를 활용하여 확장 가능하고 비용 효율적인 로봇 학습 파이프라인을 구축, 학습 주기 단축(Development Cycle Acceleration)을 목표
Amazon S3, AWS CodeBuild, Amazon ECR, AWS Batch, Amazon EFS 등 AWS 서비스를 통합하여 VLA(Vision-Language-Action) 모델 미세 조정 환경 구성
AWS CDK(AWS Cloud Development Kit)를 사용하여 인프라를 코드(Code)로 정의하고 배포하여 반복 가능한 환경 구축(Reproducible Environment)을 지원
시뮬레이션 환경(Simulation Environment)과 실제 로봇(SO-ARM101)을 연동하여 미세 조정된 정책을 평가하고, 실제 로봇 제어(Real Robot Control) 가능성을 제시
로봇 학습(Robot Learning)의 부상과 VLA 모델
본문은 텍스트 생성 AI에서 물리적 세계를 제어하는 AI로의 진화를 강조하며, 로봇 학습(Robot Learning)의 중요성을 역설한다. 특히, Diffusion Policy, ACT(Action Chunking Transformers)와 같은 모방 학습 프레임워크와 π0(Pi Zero), NVIDIA Isaac GR00T, Molmo-Act와 같은 범용 VLA(Vision-Language-Action) 모델의 발전을 언급한다.
VLA 모델: 시각적 인식과 자연어 이해를 결합하여 다양한 작업과 로봇 형태에 일반화
월드 모델링(World Modeling): NVIDIA Cosmos Predict와 같은 접근 방식은 로봇의 행동 예측을 가능하게 함
오픈소스 생태계: Hugging Face의 LeRobot과 같은 프로젝트는 기술 스택의 민주화를 가속화
AWS 기반 GR00T 미세 조정 파이프라인 아키텍처
본문은 AWS Batch를 활용한 GR00T N1.5 3B 모델 미세 조정 파이프라인의 아키텍처를 상세히 설명한다. 이 파이프라인은 Amazon S3, AWS CodeBuild, Amazon ECR, AWS Batch, Amazon EFS 등 다양한 AWS 서비스를 통합하여 구축된다.
데이터셋: Amazon S3, HuggingFace 또는 로컬 스토리지에 저장된 원시 데이터셋과 기본 모델 사용
빌드 및 배포: AWS CodeBuild를 통해 학습 환경 컴파일 및 Docker 이미지를 생성하여 Amazon ECR에 저장
학습 환경: AWS Batch가 GPU가 있는 Amazon EC2 인스턴스를 동적으로 프로비저닝하여 학습 워크로드 실행
모니터링 및 평가: Amazon DCV 지원 EC2 인스턴스에서 NVIDIA Isaac Lab을 실행하여 실시간 학습 메트릭 시각화 및 정책 평가 수행
AWS CDK를 활용한 인프라 자동화
본문은 AWS CDK(AWS Cloud Development Kit)를 사용하여 로봇 학습 파이프라인의 인프라를 코드(Code)로 정의하고 배포하는 방법을 제시한다. CDK를 통해 인프라 프로비저닝을 자동화하고, 재사용 가능한 환경을 구축할 수 있다.
CDK 스택: VPC, Batch, EFS, CodeBuild, ECR, EC2, Batch, 작업 대기열, 작업 정의 등 필요한 리소스를 자동 생성
배포: CDK deploy 명령어를 사용하여 인프라 배포, ECR_IMAGE_URI 환경 변수를 통해 기존 컨테이너 이미지 사용 가능
장점: 빠른 설정 및 프로그래밍 방식의 사용자 정의 지원, 인프라 관리 효율성(Infrastructure Management Efficiency) 향상
CDK를 사용하면 인프라를 코드화하여 반복 가능한 배포(Repeatable Deployment)를 가능하게 하고, 개발 주기를 단축할 수 있다.
미세 조정 작업 제출 및 모니터링
본문은 AWS Batch를 사용하여 GR00T 모델을 미세 조정하는 작업 제출 및 모니터링 방법을 설명한다. AWS Batch 콘솔 또는 AWS CLI를 통해 작업을 제출하고, 진행 상황을 추적할 수 있다.
작업 제출: AWS Batch 콘솔 또는 AWS CLI를 사용하여 작업 제출, HF_DATASET_ID 환경 변수를 통해 데이터셋 지정
환경 변수: MAX_STEPS, SAVE_STEPS 환경 변수를 통해 학습 스텝 수 및 저장 빈도 설정
모니터링: AWS Batch 콘솔 또는 AWS CLI를 사용하여 작업 상태 및 로그 확인, TensorBoard를 통해 실시간 학습 진행 상황 시각화
GPU 활용: NUM_GPUS 환경 변수를 통해 작업에 더 많은 GPU 할당 가능
AWS Batch는 자동 스케일링(Auto Scaling)을 지원하여, 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 관리하고, 학습 시간을 단축할 수 있다.
미세 조정된 정책 평가 및 실제 로봇 제어
본문은 미세 조정된 GR00T 정책을 평가하고, 실제 로봇(SO-ARM101)을 제어하는 방법을 제시한다. DCV 인스턴스를 통해 시뮬레이션 환경에서 정책을 평가하고, 실제 로봇에 적용할 수 있다.
평가 환경: DCV 인스턴스에서 TensorBoard를 실행하여 학습 진행 상황 시각화, IsaacLab을 통해 시뮬레이션 환경에서 정책 평가
정책 서버: GR00T 정책 서버를 실행하고, IsaacSim을 통해 시뮬레이션된 SO-ARM101과 연동
실제 로봇 제어: 로컬 클라이언트를 통해 실제 SO-ARM101을 제어, 물리적 로봇 제어(Physical Robot Control) 가능성 제시
정리: CDK destroy 명령어를 사용하여 생성된 리소스 해제, 비용 관리
결론적으로, AWS Batch를 활용하여 로봇 학습 파이프라인을 구축하고, 실제 로봇 제어까지 가능하게 함으로써, 로봇 학습 연구 및 개발의 효율성을 높일 수 있다.
