메타의 코딩 특화 오픈웨이트 모델 '뮤즈 스파크 오픈'이 아마존 세이지메이커 점프스타트에서 배포 가능해졌다. BF16과 NVFP4 양자화 버전 두 가지로 제공되며, 100만 토큰 컨텍스트와 텍스트·이미지·문서·오디오·비디오 입력을 지원하는 전문가 혼합(MoE) 추론 모델이다. NVFP4 버전은 ml.p5e.48xlarge, BF16 버전은 ml.p6-b300.48xlarge 인스턴스에서 구동되며, 이용자는 자신의 AWS 계정 안에서 VPC 연결과 KMS 암호화 등을 직접 통제할 수 있다. 메타는 이 모델이 멀티파일 리팩터링과 장시간 디버깅 등 실제 개발자 워크플로로 학습됐다고 설명했다.
- •뮤즈 스파크 오픈이 아마존 세이지메이커 점프스타트에서 BF16과 NVFP4 두 버전으로 배포 가능
- •816B 총 매개변수, 42B 활성 매개변수의 MoE 추론 모델, 100만 토큰 컨텍스트 지원
- •NVFP4는 ml.p5e.48xlarge, BF16은 ml.p6-b300.48xlarge 인스턴스에서 구동
- •자체 AWS 계정 내 엔드포인트로 VPC 연결과 KMS 암호화, 네트워크 격리 등을 직접 통제 가능
- •현재 미국 동부(버지니아 북부, 오하이오) 리전에서 우선 제공
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Meta’s Muse Spark Open now available in Amazon SageMaker JumpStart
- 1.메타의 코딩특화 오픈웨이트 '뮤즈 스파크 오픈'이 아마존 세이지메이커 점프스타트에 배포 가능해짐
- 2.816억 총 매개변수 중 토큰당 420억개 활성화하는 MoE 추론모델, 컨텍스트 100만 토큰으로 대형 코드베이스 처리
- 3.BF16(ml.p6-b300.48xlarge)·NVFP4(ml.p5e.48xlarge) 2종 제공, NVFP4는 메모리 약 4분의 1만 필요
- 4.VPC 연결·KMS 암호화·네트워크 격리 지원으로 코드·프롬프트를 자체 AWS 계정 내에서만 처리 가능
왜 중요한가?
오픈웨이트 모델을 자체 인프라에 격리된 상태로 돌릴 수 있게 되면서, 사설 코드베이스를 외부로 유출하지 않으면서도 대형 에이전틱 코딩 모델을 쓰려는 기업 개발팀에 실질적인 배포 경로를 제공한다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
Muse Spark Open, Meta's coding-optimized open-weight model, is now available in Amazon SageMaker JumpStart. Deploy it to a SageMaker AI endpoint in your own AWS account using SageMaker Studio or the SageMaker Python SDK, and run your first inference request.
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