Amazon Bedrock AgentCore Runtime의 양방향 스트리밍 기능으로 실시간 AI 음성 에이전트 구축하기 최근 들어 자연스러운 음성 대화를 위한 인공지능 에이전트 구축 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.…
기업용 생성형 AI 모델 자산의 추적 및 관리 자동화: Amazon SageMaker AI 활용 가이드 기업에서 커스터마이징된 생성형 AI 모델을 성공적으로 개발하고 운영 환경에 배포하려면 수많은…
머신 러닝 실험 관리를 위한 Amazon SageMaker MLflow와 Snowflake 통합 가이드 머신 러닝 프로젝트를 진행할 때 실험의 버전 관리, 파라미터 추적, 결과 비교 등 다양한…
효과적인 AI 확장을 위한 핵심 전략: 거버넌스-바이-디자인(Governance-by-Design) AI 기술이 비약적으로 발전하면서, 많은 기업들이 생성형 AI를 도입하고 있지만, 그만큼 새로운 도전과제가 함께 따라오고 있습니다. 특히 산업…
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…