자동화 및 배치를 통한 Amazon SageMaker Feature Store 활용 소개 Amazon SageMaker Feature Store는 머신러닝 모델을 위한 기능을 저장하고 관리하는 완전 관리형 저장소입니다. 최근 발표된…
AWS SageMaker를 이용한 멀티 AZ 고가용성 구성에 대한 가이드 소개 현대 비즈니스 환경에서 AI는 기업의 핵심 동력이 되고 있습니다. 하지만 AI 모델의 고가용성을 보장하는 것은…
단칼론 – AI 기반 수요 예측으로 성장하는 디카톤의 성공 사례 AI와 클라우드 기술은 현대 비즈니스 세계에서 필수 요소로 자리 잡았습니다. 특히 리테일 산업에서의 AI 활용은…
클라우드 기술을 활용한 창의적 워크플로우 최적화 현대의 창의적 팀은 보다 많은 자산, 형식, 그리고 수정 요청에 대한 증가하는 요구를 경험하고 있습니다. 이같은 수요 속에서 작업들이…
AWS Bedrock: 인도에서의 OpenAI GPT-5.6 모델 사용 가이드 클라우드 컴퓨팅과 인공지능(AI)의 발전은 기술 산업 전반에 혁신을 가져오고 있습니다. Amazon Bedrock는 이러한 발전의 중심에 있으며, 최신…
AWS를 활용한 혁신적인 AI 모델 배포 전략 AI 기술의 발전과 더불어 많은 기업들이 자동 음성 인식(ASR) 기술을 활용해 생산성을 높이려 하고 있습니다. 특히 AWS를 기반으로…
AWS SageMaker AI와 Deepgram의 혁신적인 결합 방법 인공지능과 클라우드의 발전이 급속도로 진행됨에 따라, AWS SageMaker AI는 이제 개발자와 기업에 더 많은 가능성을 열어주고 있습니다. 특히…
AWS AgentCore와 OpenTelemetry의 활용 방안 개요 최근 클라우드 기반의 AI 에이전트 개발에 있어 효율적이고 통합된 평가 시스템에 대한 필요성이 대두되고 있습니다. 특히, 다양한 에이전트 프레임워크가…
AWS 렉스(AWS Lex)로 음성 인식 챗봇 구축하기 오늘날 AI의 급속한 발전에 힘입어, 더 많은 기업들이 고객 서비스를 자동화하고 개선하기 위해 AI 기반 솔루션을 도입하고 있습니다.…
데이터 준비: 고급 전략 적용 방법 인공지능의 발전과 함께 데이터 준비는 더 복잡해졌습니다. 특히, 감독하에 정밀 튜닝(SFT)을 할 때 데이터 세팅이 중요합니다. 이는 데이터의 양,…