Amazon SageMaker와 Bedrock을 활용한 다중 LoRA 모델 구현 가이드 서론오늘날 많은 조직과 개인이 다양한 AI 모델들을 운영하고 있으며, 특히 최근 각광받는 Mixture of Experts (MoE)…
대규모 국제 행사에서 유용한 AI 가이드를 구축하는 방법 최근 대규모 행사 및 컨퍼런스는 수많은 세션, 워크숍, 연사 정보 등 엄청난 양의 정보를 포함하고 있습니다. 참가자들은…
지능형 사진 검색 시스템 구축 가이드 소개 현대의 디지털 시대에서 사진 관리는 많은 기업과 개인에게 중요한 도전 과제입니다. 기존의 사진 관리 방식은 수동으로 태그를 붙이거나,…
Amazon Bedrock를 통한 Anthropic Claude 모델의 글로벌 크로스 리전 추론 소개 최근 AWS는 Amazon Bedrock에서 Anthropic의 Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.5,…
글로벌 크로스 리전 추론: 동남아시아에서의 AI 혁신 서론 최근 Amazon Bedrock을 통한 글로벌 크로스 리전 추론(Global cross-Region inference, CRIS)이 태국, 말레이시아, 싱가포르, 인도네시아, 대만의 조직에게…
AI 모델의 구조화된 출력이란 무엇인가? 인공지능 응용 프로그램에서 구조화된 출력이란 사전에 정의된 형식에 맞춰 생성된 응답을 의미합니다. 이는 주로 금융, 의료, 전자상거래와 같은 업계에서 일관성,…
AWS SageMaker의 Ray와 veRL을 활용한 CodeFu-7B 모델 학습 가이드 최근 인공지능(AI)의 급속한 발전으로 복잡한 추론 작업을 수행할 수 있는 전문 모델의 수요가 증가하고 있습니다. 특히…
데이터 주석의 확장과 물리적 AI 시스템 인공지능(AI)과 자율 시스템이 산업 현장에서 활용되면서, 고품질 데이터 세트의 필요성은 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 제조, 물류, 건설, 농업…
인공지능 모델 구현을 가속화하는 Amazon SageMaker HyperPod AWS와 Hexagon의 협업으로 Hexagon은 Amazon SageMaker HyperPod를 통해 AI 모델 프로덕션을 효율적으로 확장하고 있습니다. 이러한 협력은 특히 AI…
소개 정밀 의학의 시대에서, 진단 검사를 개발하는 연구자들은 주로 수천 가지의 잠재적 바이오마커를 포함하지만, 환자 샘플은 수백 개에 불과한 데이터셋을 다뤄야 하는 문제에 직면합니다. 다차원의…