아마존 노바를 활용한 선택적 잊기와 rDPO 기술 적용: 자동화 및 활용 전략 오늘날 기업들은 AI와 클라우드 기술로 인해 혁신을 이루고 있지만, 여전히 모델 구축과 운영에…
AWS와 Hugging Face의 즉시 통합을 통한 손쉬운 모델 배포 인공지능 분야의 발전은 놀라운 속도로 진행 중이며, 이를 뒷받침할 수 있는 도구들은 점점 더 사용자 친화적으로…
Amazon SageMaker AI와 MLflow의 연동을 통해 효율적인 베치마크 및 추천 결과 관리하기 소개 인공지능(AI) 모델을 최적화하고 배치하는 과정은 단순한 일이 아닙니다. 수많은 GPU 인스턴스 유형,…
자동화된 이미지 내 PII 탐지 및 삭제 가이드 소개 오늘날의 데이터 활용 시대에서 개인식별정보(PII)의 적절한 처리와 보안은 필수적입니다. 특히 GDPR과 같은 규정에 따라 PII가 포함된…
도입 아마존 노바(Amazon Nova)와 아마존 세이지메이커 하이퍼포드(Amazon SageMaker HyperPod)를 활용한 다단계 강화 학습(RL) 인프라 구축은 많은 기업에게 있어 중요한 기술적 도전 과제입니다. 이 방법론은 복잡한…
Amazon Bedrock를 통한 MiniMax 모델 활용하기 Amazon Bedrock는 기업들이 AI 워크로드를 효율적으로 실행하기 위해 제공되는 AWS의 완전 관리형 서비스입니다. 이 블로그에서는 Amazon Bedrock에서 운영되는 MiniMax…
소개 Amazon SageMaker AI는 복잡한 멀티턴 강화 학습(멀티턴 RL)을 제공하여 지능적인 에이전트가 연속적인 작업을 수행할 수 있게 합니다. 이 글에서는 SageMaker AI를 활용한 멀티턴 RL의…
Amazon Bedrock를 활용한 AI 생성 피싱 방지 방법 AI 기술의 발전으로 이메일 피싱 공격이 더욱 정교해지면서, 보안 팀에게 새로운 도전 과제가 등장했습니다. 피싱 이메일은 이제…
인스크라이브, 아마존 베드록 활용으로 문서 사기 방지를 향상시키다 현대 금융 기관들은 매일 수천 건의 애플리케이션을 처리하며, 문서내 사기는 매 16개 중 1개의 사례로 증가하고 있습니다.…
서론 대형 언어 모델(LLM)은 정보 처리와 생성 방식을 혁신적으로 변화시켰지만, 여전히 여러 출처의 지식을 효과적으로 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 기존의 정보 검색 증강 생성(RAG)…