Amazon Bedrock와 OpenAI 모델의 활용 및 배포 가이드 최근 들어 인공지능(AI)이 다양한 분야에서 급속도로 발전하고 있습니다. 그 중에서도 Amazon Bedrock을 통한 OpenAI 모델의 사용은 AI…
Amazon Quick를 활용한 희귀 암 연구 혁신 서론 희귀 암 연구는 유전체 데이터, 임상 시험 등록부, 생체표지자 저장소, 학술 문헌 등에서 생성되는 이질적인 데이터를 포함합니다.…
Amazon Bedrock AgentCore Gateway의 MCP 지원 기능 확장 서론오늘날 기업들은 Model Context Protocol(MCP) 서버를 활용하여 다양한 작업을 수행하고 있습니다. 이와 관련하여 Amazon은 Bedrock AgentCore Gateway를…
에이전틱 결제를 안전하게 구현하는 Amazon Bedrock AgentCore Payments 현대 사회에서 에이전트는 사용자 대신 다양한 작업을 자동으로 수행하는 경우가 많습니다. 특히, 웹 탐색 및 MCP 서버…
AI 에이전트 보안을 위한 정책과 람다 인터셉터의 활용 AI 시스템이 고도화됨에 따라 보안은 더욱 중요한 화두가 되고 있습니다. 특히 AI 에이전트가 기업 내 다양한 워크플로우를…
대규모 언어 모델(LLM) 최적화의 새로운 접근 최근 AWS에서 대규모 언어 모델(LLM)의 로드를 가속화하고 컨텍스트 창을 확장하는 방법이 새롭게 주목받고 있습니다. 특히 Amazon FSx for Lustre와…
에이전트 기반 인공지능(AI)의 운영 활성화: Amazon Bedrock AgentCore로의 접근 현대의 에이전트 기반 인공지능(AI)은 주어진 워크플로나 작업을 수행하는 것 이상으로, 상황에 따라 판단하고 적응하며 자율적인 결정을…
MCP와 Amazon Quick의 통합: 시장 지능을 위한 최적의 솔루션 지난 수년간 데이터가 폭증함에 따라, 금융 분석가들은 수많은 거래 데이터를 효율적으로 분석할 수 있는 도구를 찾고…
아마존 세이지메이커 AI의 LLM 추론을 위한 종합 관측성 머신러닝 모델을 대규모로 운영하기 위해서는 관측성이 매우 중요합니다. 특히 아마존 세이지메이커 AI를 사용하여 LLM(대형 언어 모델)을 배치할…
아제르바이잔 언어 모델을 위한 아마존 세이지메이커 AI 활용 가이드 서론 오늘날 인공지능(AI)은 다양한 산업에서 활발히 활용되고 있습니다. 특히 언어 모델은 고객 서비스, 커뮤니케이션 도구 등에서…