머신러닝 실전 환경에 필요한 유연성과 안정적인 관리 기능을 모두 갖춘 AWS Deep Learning Containers(DLCs)와 Amazon SageMaker AI의 Managed MLflow는 AI 프로젝트를 실용화하기 위해 필수적인 조합으로…
Amazon Bedrock 배치 추론과 CloudWatch 모니터링 활용 가이드 AI 기술의 발전으로 인해 생성형 AI 모델을 활용한 대규모 데이터 처리가 요구되고 있습니다. 특히 실시간 응답이 아닌…
기업 생산성을 혁신하는 아마존 Q 비즈니스 브라우저 확장 프로그램 활용 가이드 아마존 Q 비즈니스(Amazon Q Business)는 생성형 AI의 강력한 기능을 업무 환경에 최적화한 솔루션으로, 기업의…
아마존 SageMaker AI와 Bedrock AgentCore로 GPT-OSS 모델 기반의 에이전트 워크플로우 구축하기 최근 오픈AI(OpenAI)에서 공개한 오픈소스 모델인 GPT-OSS-120B와 GPT-OSS-20B는 Mixture of Experts(MoE) 구조와 128K 컨텍스트 윈도우를…
Quora Poe, Amazon Bedrock와 손잡고 빠르게 여러 생성형 AI 모델 배포하는 법 최근 AI 시스템의 복잡도와 다양성이 증가하면서, 다수의 모델을 통합하고 배포하는 일은 개발자 및…
Verisk, 생성형 AI와 Amazon Bedrock으로 ISO 등급 규정 접근 자동화하다 최근 보험 IT 업계에서는 방대한 등급 규정 데이터의 변경을 체계적으로 추적하고 분석하는 것이 중요한 과제로…
인적 자원 혁신을 이끄는 AI 자동화 – Amazon Bedrock 기반 msg.ProfileMap 활용 사례 최근 HR 부서는 데이터 기반 전략 기획의 중심축으로 주목받고 있습니다. 하지만 다양한…
아마존 SageMaker HyperPod Task Governance를 활용한 토폴로지 인지형 워크로드 스케줄링 가이드 최근 생성형 인공지능(Generative AI)의 트레이닝 효율성과 지연 시간(latency)을 최적화하는 것이 점점 더 중요한 과제로…
아마존 Bedrock Custom Model Import의 로그 확률 기능으로 모델의 신뢰도를 정밀하게 분석하기 서론 AI 응용 분야에서 예측의 신뢰도를 파악하는 것은 매우 중요합니다. 특히 고도화된 커스텀…
개발자를 위한 자동화된 RAG 파이프라인 구축 가이드: Amazon SageMaker AI 활용법 소개 기업 환경에서 생성형 AI(Generative AI)를 도입하기 위해서는 단순한 프롬프트 조정 이상의 기술이 필요합니다.…