Canva, Amazon SageMaker를 사용하여 1억 명의 사용자에게 텍스트-이미지 변환 빠르게 확장

Canva는 프레젠테이션부터 소셜 미디어 게시물, 동영상, 문서, 웹사이트에 이르기까지 모든 것을 만들고 편집할 수 있는 온라인 플랫폼입니다. 이 회사는 소규모 블로거부터 기업에 이르기까지 모든 사람이 고급 시각적 커뮤니케이션 도구를 이용할 수 있도록 콘텐츠 제작을 대중화하는 것을 목표로 합니다. ML과 AI를 활용해 텍스트 입력을 기반으로 이미지를 만드는 프로그램이 개발되면서 Canva에 텍스트-이미지 변환 기능을 구축할 수 있었고, 이는 창의성을 높이고 디자인을 최대한 단순하게 만들겠다는 조직의 목표에 부합되었습니다. Canva의 ML 디렉터인 Glen Pink는 “생성된 콘텐츠가 폭발적으로 증가했습니다.”라고 말합니다. “AI로 생성된 이미지는 이제는 장난감 이상의 것이 되었습니다. 창의적인 디자인 프로세스의 일부로 실제로 사용할 수 있는 것이 되었습니다.”

Canva의 한 엔지니어가 2022년 릴리스된 오픈 소스 딥 러닝 텍스트-이미지 ML 모델인 Stable Diffusion을 기반으로 텍스트-이미지 데모를 만들었을 때, 회사는 이를 Canva와 통합하는 데 투자했습니다. Pink가 이 도구를 만든 첫 번째 단계는 AWS로 전환하는 것이었습니다. Canva는 거의 처음부터 AWS의 서비스를 사용해 왔기 때문입니다. Pink는 “자체적으로 구현하려면 아마 6개월이 걸렸을 것입니다.”이라고 말합니다. “하드웨어 관점에서 스케일링에 접근하는 방법조차 몰랐습니다.” 실제로 Canva가 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 텍스트-이미지 변환 기능을 제 시간에 현실화할 수 있을 만큼 충분한 GPU를 설정하는 것은 불가능했을 것입니다.

Canva는 Amazon SageMaker를 사용함으로써 3주 만에 새로운 텍스트-이미지 변환 기능을 사용자에게 제공할 수 있었습니다. Pink는 이렇게 말합니다. “일부 모델에서는 일반적인 처리 시간이지만, 이는 힘든 작업이자 최첨단 작업입니다. AWS 이전에는 Canva가 크고 현대적인 최첨단 모델을 신속하게 출시할 수 없었지만 이제는 가능해졌습니다.”

Canva에게 시장 출시 속도도 중요했지만 더 중요한 것은 사용자의 신뢰와 안전이었습니다. AI 생성 예술의 출현으로 사용자가 문제가 있는 콘텐츠를 제작할 수 있는 새로운 방법이 생겼습니다. 경우에 따라 이러한 AI는 자체적으로 불쾌한 이미지를 만들 수도 있습니다. 각 이미지를 수동으로 조정하려면 Canva는 24시간 근무하는 수백 명의 관리자를 고용해야 했을 겁니다. 그 대신 Canva는 이미지 및 동영상에서 정보와 인사이트를 추출하기 위해 사전 훈련된 컴퓨터 비전 및 사용자 지정 가능한 컴퓨터 비전 기능을 제공하는 Amazon Rekognition으로 눈을 돌렸습니다. “Amazon Rekognition은 정말 유용했어요.”라고 Pink는 말합니다. “Canva는 사용자가 악성 콘텐츠를 생성할 가능성이 있는 프롬프트를 입력하는 것을 허용하지 않고 있으며, Amazon Rekognition을 사용하여 모델이 생성하는 작업에서 안전하지 않은 이미지를 식별하고 있습니다.” 사용자가 불쾌한 이미지 프롬프트를 입력하면 Canva는 사용자에게 결과를 반환하지 않습니다. 사용자가 생성된 이미지를 불쾌하다고 판단하여 신고할 수 있는 옵션도 있습니다.

Canva는 사용자가 텍스트 프롬프트를 입력한 후 Amazon SageMaker 실시간 추론 엔드포인트를 사용하여 이미지를 생성하도록 이미지 생성 순서를 설정합니다. 이미지가 생성되면 시스템은 Amazon Rekognition 모델을 통해 이미지를 필터링합니다. 파이프라인이 끝나면 Canva는 최종 사용자에게 엄선된 이미지를 표시합니다. 이 최첨단 텍스트-이미지 변환 기술을 통해 사용자는 몇 시간 또는 며칠이 아닌 몇 초 만에 유일무이한 고품질 이미지를 만들 수 있습니다.

Canva는 현재 60개 이상의 ML 모델에 Amazon SageMaker를 사용하고 있으며, 이는 서비스 내 이미지 생성의 거의 모든 단계에 영향을 미치고 있습니다. “모델을 고객에게 제공하고 이를 중심으로 모멘텀을 구축하는 것은 매우 중요합니다. AWS는 이 모든 작업을 수행하는 데 절대적으로 필요했습니다.”라고 Pink는 말합니다. Canva는 이 혁신적인 새 기능을 사용자들에게 매우 빠르게 선보였습니다. 이는 대부분 AWS를 사용하여 직원 근무 시간을 절약했기 때문입니다. 또한 AWS를 사용하는 것으로 Canva의 값비싼 하드웨어 투자 비용을 초기에 절감함으로써 비용을 절감할 수 있었습니다. “AWS는 효과적이고 신속하게 배포할 수 있기 때문에 투자 수익률 측면에서 강력한 확장을 위한 매우 좋은 옵션입니다.”라고 Pink는 말합니다.

월간 활성 사용자 수가 1억 명이 넘는 Canva는 글로벌 사용자 기반과 함께 제공하는 지능형 서비스를 확장하기 위해 노력하고 있습니다. 이 회사는 계속 AWS를 사용하여 점점 늘어나는 Canva for Teams 사용자를 지원하는 데 필요한 규모로 이러한 도구를 구축할 계획입니다. Amazon SageMaker를 사용하면 Canva의 ML 엔지니어들이 빠르게 혁신하고 팀 협업의 미래를 형성하는 일이 간편해집니다. Pink는 “AWS는 매우 무거운 ML 모델을 지원하는 기본 환경을 제공하는 데 적극적으로 참여하고 있습니다.”라고 말합니다.

“AWS를 사용하는 Canva ML 환경은 많은 수의 사용자로 확장하는 데 매우 효과적입니다.”라고 그는 말합니다. “AWS를 기반으로 무엇을 구축하든 확장이 가능하다는 것을 확신할 수 있습니다.”