인공지능 기반 멀티모달 영상 분석, TwelveLabs Marengo와 Amazon Bedrock 통합 활용 가이드 미디어, 교육, 광고, 기업 교육 등 다양한 산업에서 활용되는 영상 콘텐츠는 시각, 청각,…
태양광 설치 품질관리, AI로 자동화하다: Tata Power가 SageMaker AI와 Bedrock으로 구축한 사례 들어가며인도는 태양광 에너지 시장의 폭발적인 성장 속에서, 2027년까지 1천만 가구에 지붕형 발전 시스템을…
체크포인트 없는 학습 방식, Amazon SageMaker HyperPod에서 대규모 기본 모델 학습을 자동화하는 새로운 방법 소개 오늘날의 기본 AI 모델 학습은 수십억에서 수조 개의 파라미터를 포함하며,…
머신러닝 인프라 효율의 정점, SageMaker HyperPod의 Elastic Training 머신러닝(ML) workloads의 다양성과 대규모 AI 모델 학습 수요가 급증함에 따라, 더 이상 고정된 자원 할당으로는 클러스터 인프라를…
머신러닝 훈련에서 Amazon S3 데이터 로딩 최적화를 위한 실전 가이드 클라우드 기반 머신러닝(ML) 훈련 시 가장 큰 병목 중 하나는 데이터를 GPU에 적시에 공급하는 것입니다.…
엔터프라이즈 환경에서 생성형 AI를 성공적으로 도입하고 운용하기 위해서는 전통적인 DevOps에서 확장된 전략이 필요합니다. 이 글에서는 AWS의 Amazon Bedrock을 기반으로 생성형 AI를 보다 안정적이고 확장 가능하게…
인공지능 에이전트 워크플로우, 어떻게 구축하고 활용할까? – Strands Agents를 이용한 고급 오케스트레이션 패턴 가이드 현대의 인공지능 시스템은 단순한 질의응답을 넘어 도메인 특화 툴을 사용하고 복잡한…
AWS 음성 기반 운영 어시스턴트 구축: Amazon Nova Sonic과 Strands Agents 활용법 클라우드 인프라가 점점 복잡해지면서 이를 직관적이고 효율적으로 운영할 수 있는 방식의 필요성이 커지고…
인공지능 에이전트 성능 모니터링을 위한 Langfuse와 Amazon Bedrock AgentCore 통합 가이드 AI 기술이 빠르게 발전함에 따라, 기존 애플리케이션 구조에서 벗어난 에이전트 기반 애플리케이션의 활용이 증가하고…
Amazon SageMaker AI에서 MLflow를 활용한 엔터프라이즈 AI 확장 가이드 머신러닝(ML)과 생성형 AI가 기업의 핵심 기술로 자리 잡으면서, 안정적이고 확장 가능한 인프라 환경은 중요한 경쟁력 요소가…