AWS의 혁신적인 변화로, 2025년은 Amazon SageMaker AI의 획기적인 도약을 이룬 한 해였습니다. 특히 관측성, 모델 맞춤화, 호스팅 기능이 크게 향상되었는데, 이는 개발자들이 AI 모델을 더욱…
2025년의 Amazon SageMaker AI: 혁신과 최적화 소개최근 2025년 Amazon SageMaker AI가 제공하는 주요 인프라 개선을 살펴보면, 용량, 가격 성능, 가시성 및 사용성을 중점으로 다양한 혁신이…
Amazon Quick MCP 통합 가이드 최근 AI와 Cloud 기술의 발전이 가속화되면서, 이러한 기술을 효율적으로 활용하기 위한 다양한 솔루션이 쏟아지고 있습니다. 그 중에서도 Amazon Quick와 모델…
AWS와 Snowflake 통합을 위한 키 페어 인증 활용 가이드 소개 근래의 기업들은 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 클라우드 데이터 웨어하우스로 연결하면서 자동화를 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.…
인공지능 워크플로우를 위한 Amazon EKS와 Union.ai 및 Flyte의 활용 AI/ML(인공지능/기계학습) 워크플로우의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 모델 조직 및 배포의 어려움이 커지고 있습니다. 많은 AI 프로젝트가…
Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 통합 인텔리전스 구축 방법 서론 기술 발전과 함께 기업은 고객 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 필요성을 더욱 느끼고 있습니다. 이러한 배경 속에서…
AI 에이전트 시스템의 진화와 평가: 아마존의 사례 서론 AI 에이전트 시스템의 발전은 단순한 대화형 모델에서 벗어나, 더욱 복잡하고 자율적인 에이전트 시스템으로의 전환을 가져왔습니다. 특히 아마존에서는…
소개 최근 AI 분야에서의 발전은 개발자들에게 새로운 가능성을 열어줍니다. 특히, 클로드 코드와 아마존 베드록의 조합은 감시가 필요한 작업 환경에서 특정 과제를 보다 효율적으로 처리할 수…
AI 에이전트 브라우징 최적화를 위한 프록시, 프로파일, 확장 기능 활용법 – Amazon Bedrock AgentCore Browser 업데이트 최근 AI 기반 브라우저 자동화가 각광받으면서 기업들은 보다 세밀한…
AI 에이전트를 위한 장시간 실행 태스크 처리 전략: Amazon Bedrock AgentCore와 Strands Agents 활용 AI 에이전트 기술이 급속도로 발전하며 단순한 대화형 인터페이스를 넘어 복잡한 업무를…