소개 최근 AI 에이전트는 다양한 산업에서 업무를 혁신하는 도구로 자리 잡고 있습니다. 특히, AWS의 Amazon Bedrock은 이러한 AI 에이전트의 발전을 뒷받침하는 중요한 플랫폼으로 주목받고 있습니다.…
도입 AI가 비즈니스에 혁신적인 변화를 가져오고 있는 가운데, 특히 금융 분야에서는 AI를 활용한 인텔리전스의 필요성이 날로 커지고 있습니다. 이에 따라 많은 기업들이 AWS의 Amazon Bedrock…
AWS Quick의 사용자 권한 자동화를 위한 가이드 Amazon Quick에서 사용자 권한 관리는 확장 가능한 시스템을 구축하고 보호하기 위한 필수 요소입니다. 특히 조직이 성장하면서 사용자 권한을…
AWS Ray Serve로 인공지능 모델 배포 방법 및 활용 소개 인공지능 모델의 배포는 지속적으로 업그레이드되고 복잡해지는 기술 환경에서 매우 중요한 과제입니다. 특히 다양한 프레임워크와 기술적…
GPT-6 Astra: AI의 미래를 탐험하다 기술의 진보와 함께 AI는 우리 일상에 깊이 스며들고 있습니다. 특히, OpenAI에서 개발한 GPT-6 Astra 모델은 최근 Amazon Bedrock 플랫폼에서 사용…
서론: 요즘 AI와 클라우드 컴퓨팅 분야는 하루가 다르게 발전하고 있습니다. 그중에서도 아마존의 SageMaker와 Pathway의 BDH 아키텍처는 눈부신 성장을 보이고 있습니다. 이 블로그에서는 Pathway의 두뇌 영감을…
Amazon SageMaker Feature Store의 UpdateRecord API 활용: 효율적인 기능 업데이트 가이드 소개 Amazon SageMaker Feature Store는 머신러닝 모델 학습 및 예측에 필요한 데이터를 저장하고 관리하는…
AWS 클라우드 혁신을 통한 인공지능 모델 자동화와 거버넌스 소개현대의 데이터 중심 환경에서는 인공지능(AI) 모델의 개발과 배포가 중요한 역할을 차지하고 있습니다. AWS는 이러한 환경에서 MLflow와 Amazon…
AWS SageMaker에서 MLflow와 AI 모델 레지스트리를 활용한 모델 관리 가이드 클라우드 컴퓨팅 환경에서 인공지능 모델을 관리하기 위해 효과적인 툴로 자리잡은 AWS SageMaker AI Model Registry와…
AWS와의 협력을 통한 디디의 최적화된 QA 시스템 구축 디디(DiDi)는 AWS와의 협력을 통해 효율적이고 투명한 고객센터 품질 보증(QA) 시스템을 Amazon Bedrock 상에 구축했습니다. 이 시스템은 특히…