아마존 SageMaker Canvas 모델의 서버리스 배포 가이드 머신러닝(ML) 모델을 프로덕션 환경에 배포하는 과정은 종종 복잡하고 리소스를 많이 요구합니다. 특히 ML이나 DevOps 전문성이 부족한 조직에게 배포는…
대규모 AI 모델 훈련의 새로운 패러다임, Amazon SageMaker HyperPod Training Operator 최근 수많은 기업이 생성형 AI, 대규모 언어 모델(LLM) 등의 고도화된 인공지능 기술 활용을 위해…
AI 음성 비서, 아직도 단일 모델만으로 구축하고 계신가요? 복잡한 대화 흐름과 다양한 도메인 요구사항을 담기에는 단일 설계에 한계가 있습니다. 이번 글에서는 Amazon Nova Sonic과 Bedrock…
본 포스팅에서는 EC2 지표 수집을 위한 에이전트인 CloudWatch Agent를 콘솔에서 구성하는 방법에 대해 다뤄보겠습니다. Amazon CloudWatch란 AWS와 온프레미스, 기타 클라우드에서 리소스 및 애플리케이션을 관측하고 모니터링하는…
스플래시뮤직(Splash Music)은 생성형 인공지능의 진보를 활용하여 음악 산업의 새로운 지평을 열고 있습니다. 사용자 누구나 허밍만으로도 스튜디오 수준의 음악을 생성할 수 있도록 돕는 자체 모델 'HummingLM'과…
올바른 LLM 선택, 감으로 하지 말고 데이터 기반으로: 360-Eval을 활용한 모델 평가 가이드 최근 생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM)의 발전으로 인해 기업들은 다양한 모델 중에서…
고객 응대 자동화를 가속화하는 Amazon Lex V2 배포 자동화 전략 고객 경험의 품질은 기업의 성공에 막대한 영향을 미칩니다. 특히 콜센터와 같은 고객 접점에서는 디지털 전환과…
고객 데이터를 실시간 인사이트로 전환하는 방법: Amazon Bedrock을 활용한 TP ICAP의 CRM 혁신 사례 소개 기업의 CRM 시스템에는 수많은 회의 기록, 고객 상호작용 데이터, 전략적…
아마존 Bedrock에서의 반복적 파인튜닝(iterative fine-tuning) 사용 가이드 소개 생성형 AI 모델을 실무에 적용할 때 단발성 파인튜닝(single-shot fine-tuning)은 종종 비효율적이고 위험 부담이 큽니다. 한 번의 훈련으로…
아마존 노바(Amazon Nova)를 활용한 문서 AI 최적화 가이드: 파인튜닝과 온디맨드 추론 적용 방법 머신러닝 기술이 발전함에 따라 문서 AI(Document AI)는 단순한 문자 인식을 넘어서 시각적…