AWS와 함께하는 의료 기록 처리 자동화 솔루션 소개 도입부 보험 청구 조정자는 의료 기록을 검토하는 데 평균 100분 이상을 소비합니다. AWS 위에 구축된 EXL의 지능형…
Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 AI 코드 보안 및 실행 최적화 AI 기술이 일상 속으로 깊이 파고들면서, 다수의 테넌트(Tenant) 환경에서 AI 코드 실행의 필요성이 더욱 커지고…
소개 클라우드 컴퓨팅은 현대 비즈니스와 기술 혁신에 필수적인 요소로 자리 잡고 있으며, 이를 위한 플랫폼 선택은 기업의 성공에 중요한 영향을 미칩니다. AWS(아마존 웹 서비스)는 현존하는…
BMW 그룹의 비용 이상 탐지 시스템 CLEA를 통한 클라우드 비용 관리 자동화 도입 오늘날 많은 기업이 클라우드 서비스의 확장성을 활용하고자 노력하고 있지만, 대규모 클라우드 계정을…
AWS는 더욱 혁신적이고 효율적인 AI 실행을 위해 Amazon SageMaker AI의 환경을 꾸준히 발전시키고 있습니다. 2026년 동안 SageMaker는 AI 모델 배포와 활용을 위한 13가지 새로운 기능을…
AI 모델 Kimi K3와 Amazon Bedrock 소개 최근 AI 개발 환경에서 모델의 효율적인 활용과 배치는 중요한 주제가 되었습니다. 실제로 어떻게 AI를 활용하며, 이를 통해 얻을…
Amazon SageMaker를 활용한 Hugging Face 모델 배포 전략 소개 인공지능과 머신러닝의 발달로 많은 기업들이 다양한 AI 모델들을 활용하고 있습니다. 그 중에서도 Hugging Face 모델은 언어…
Amazon Bedrock AgentCore: 최신 런타임 소개 인트로덕션 AWS는 클라우드 기술의 선두주자로, 경량화된 AI 에이전트의 발전을 리드하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Amazon Bedrock AgentCore의 새로운 런타임에 대해…
Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 다중 모델 AI 에이전트의 효율적 마이그레이션 서론 AI 에이전트 개발에 있어 다중 모델 환경은 복잡성을 증가시키지만, Amazon Bedrock AgentCore를 통해 이러한…
Amazon SageMaker HyperPod 추론 게이트웨이 도입 AWS는 Amazon SageMaker HyperPod 추론 게이트웨이를 통해 고성능 추론 환경을 제공하고 있습니다. 이 시스템은 Kubernetes 네이티브 환경에서 GPU 자원을…