아마존 SageMaker AI 엔드포인트의 성능 최적화, OLAF로 자동화된 부하 테스트 활용하기 머신러닝과 생성형 AI 서비스의 상용화가 가속화되는 가운데, 모델을 실제 서비스에 배포한 뒤 성능을 정교하게…
조직 내 민감 정보 보호, 자동화가 답이다 – Amazon Bedrock를 활용한 PII 탐지 및 마스킹 가이드 조직들이 고객과의 다양한 커뮤니케이션 채널을 통해 처리하는 이메일 및…
머신러닝 실험 추적 자동화를 위한 방법: MLflow 트래킹 서버를 서버리스 SageMaker AI로 마이그레이션하기 머신러닝 개발 과정에서 실험 추적은 매우 중요한 부분입니다. 많은 팀이 MLflow와 같은…
고객 맞춤형 AI 웹사이트 도우미 구축하기 – Amazon Bedrock 활용 가이드 소개 기업이 고객 서비스의 효율성을 높이고 고객 경험을 개선하기 위해 자동화된 지원 시스템에 대한…
아마존 SageMaker AI에서 BentoML LLM-Optimizer를 활용한 LLM 추론 최적화 가이드 도입 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 API 기반으로 손쉽게 인공지능(AI) 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있게…
에이전틱 QA 자동화: Amazon Bedrock AgentCore Browser와 Amazon Nova Act를 활용한 테스트 혁신 소프트웨어 품질 보증(QA) 테스트는 오랫동안 개발 주기의 핵심을 차지해왔습니다. 그러나 최근의 빠른…
기업의 워크플로우 자동화, AI 브라우저 에이전트로 어떻게 달라지는가? 소개: 전통적인 자동화 방식의 한계와 변화를 요구하는 환경 기업 내 다양한 부서에서는 여전히 웹 기반 애플리케이션들을 사용하여…
지능형 문서 처리(IDP) 자동화: Amazon Bedrock와 함께하는 실제 구축 가이드 최근 기업의 업무 환경은 이미지, 문서, 오디오, 비디오 등 비정형 데이터 기반의 정보 처리 요구가…
아마존의 다음 세대 AI 추론 엔진, Mantle의 Zero Operator Access 설계 AI 기술이 발전함에 따라 생성형 AI 추론과 파인튜닝 워크로드의 복잡성도 함께 증가하고 있습니다. 이에…
마케팅 캠페인 제작을 AI로 자동화하는 법: Amazon Nova의 활용 가이드 마케팅 팀은 빠른 시일 내에 눈에 띄는 캠페인을 기획해야 한다는 압박을 지속적으로 받고 있습니다. 동시에,…