LMCache를 활용한 대규모 모델 추론 성능 개선 가이드 소개 최근 대규모 언어 모델(LLM) 배치에서는 토큰 수의 증가로 인해 성능과 비용의 문제에 직면하고 있습니다. 긴 맥락을…
강화 세부 조정: 데이터 기반 학습을 통한 AI 최적화의 새로운 패러다임 인공지능(AI) 모델의 기초적인 성능은 뛰어넘지만, 각 기업의 고유한 비즈니스 요구에 맞는 모델을 만들기 위해서는…
메인프레임 애플리케이션 현대화를 위한 AI 활용 전략 메인프레임 애플리케이션 현대화에 인공지능(AI)이 새로운 바람을 일으키고 있습니다. 기업의 경영진과 CIO들은 AI를 활용하여 어떻게 메인프레임 환경을 혁신할 수…
Amazon SageMaker와 Bedrock을 활용한 다중 LoRA 모델 구현 가이드 서론오늘날 많은 조직과 개인이 다양한 AI 모델들을 운영하고 있으며, 특히 최근 각광받는 Mixture of Experts (MoE)…
대규모 국제 행사에서 유용한 AI 가이드를 구축하는 방법 최근 대규모 행사 및 컨퍼런스는 수많은 세션, 워크숍, 연사 정보 등 엄청난 양의 정보를 포함하고 있습니다. 참가자들은…
지능형 사진 검색 시스템 구축 가이드 소개 현대의 디지털 시대에서 사진 관리는 많은 기업과 개인에게 중요한 도전 과제입니다. 기존의 사진 관리 방식은 수동으로 태그를 붙이거나,…
Amazon Bedrock를 통한 Anthropic Claude 모델의 글로벌 크로스 리전 추론 소개 최근 AWS는 Amazon Bedrock에서 Anthropic의 Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.5,…
글로벌 크로스 리전 추론: 동남아시아에서의 AI 혁신 서론 최근 Amazon Bedrock을 통한 글로벌 크로스 리전 추론(Global cross-Region inference, CRIS)이 태국, 말레이시아, 싱가포르, 인도네시아, 대만의 조직에게…
AI 모델의 구조화된 출력이란 무엇인가? 인공지능 응용 프로그램에서 구조화된 출력이란 사전에 정의된 형식에 맞춰 생성된 응답을 의미합니다. 이는 주로 금융, 의료, 전자상거래와 같은 업계에서 일관성,…
AWS SageMaker의 Ray와 veRL을 활용한 CodeFu-7B 모델 학습 가이드 최근 인공지능(AI)의 급속한 발전으로 복잡한 추론 작업을 수행할 수 있는 전문 모델의 수요가 증가하고 있습니다. 특히…