신뢰할 수 있는 AI 에이전트 배포를 위한 Amazon Bedrock AgentCore의 Policy 활용 가이드 인공지능(AI) 에이전트를 규제가 엄격한 산업에 안전하게 배포하는 것은 중요한 과제가 되고 있습니다.…
아마존 베드락에서 새로운 클라우드와치 지표 활용으로 추론 작업의 운영 가시성 향상 기계 학습 분야에서 놀라운 성과를 보이고 있는 아마존 베드락에서, 인퍼런스 워크로드의 운영 가시성을 대폭…
NVIDIA 네모트론 음성 ASR의 Amazon EC2를 통한 도메인 적응 및 세부 조정 가이드 AI 기술이 점점 발전하면서 음성 자동 인식(ASR) 시스템은 다양한 산업에서 매우 중요한…
멀티모달 비디오 검색 시스템 구축: 대규모 AI 데이터 레이크 활용 비디오 데이터를 효율적으로 처리하고 검색하는 시스템이 필요할 때, 아마존 웹 서비스(AWS)의 다양한 도구를 활용하여 구축할…
AI의 진정한 가치를 실현하는 실행 방법: Agentic AI 활용 가이드 빠르게 변화하는 기술 환경에서 AI는 이제 선택이 아닌 필수 요소가 되었습니다. 특히, 기업들은 AI를 활용하여…
효과적인 대규모 언어 모델(LLM)의 디플로이먼트 가이드 소개대규모 언어 모델(LLM)의 세부 조정 및 배포는 데이터 준비부터 모델 학습, 평가, 배포를 포함한 여러 단계에서 필수적입니다. AWS의 Amazon…
서론 최근 기술의 발전으로 많은 기업이 생성 AI를 운용 워크로드에 통합하고 있습니다. 이러한 요구를 충족하기 위해 아마존 베드록은 여러 AWS 지역에 걸쳐 추론 프로세싱 작업을…
NVIDIA Nemotron 3 Nano와 Amazon Bedrock을 활용한 서버리스 AI 모델 배포 소개 최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 다양한 AI 모델이 출시되고 있는 가운데, NVIDIA의 Nemotron…
Amazon SageMaker AI에서 LLM을 사용한 Strands 에이전트용 커스텀 모델 제공자 구축하기 소개 인공지능 및 기계 학습의 발달 속에서 여러 조직이 그들의 배포 환경에 맞춘 커스텀…
Amazon Lex를 활용한 다중 개발자 CI/CD 파이프라인 도입 가이드 소개최근 인공지능 대화 시스템 개발 분야에서는 Amazon Lex를 활용한 대화형 인공지능 어시스턴트 개발이 점점 더 복잡해지고…