AWS가 발표한 Amazon Bedrock의 기능인 구조화된 출력에 대해 알아보겠습니다. 이는 Anthropic Claude 모델에 대한 지원을 확대하여 AI 응용 프로그램 개발을 한층 더 효율적으로 만들어 줍니다.…
아마존 SageMaker Studio: 손쉬운 시작과 활용 가이드 AWS(아마존 웹 서비스)는 클라우드를 통해 기업의 혁신을 가속화하고, 비용을 절감하며, 효율적인 확장을 가능하게 하는 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 이러한…
AWS SageMaker JumpStart: 2026년 검토 AWS SageMaker JumpStart는 자동화된 머신러닝(ML) 허브로, 개발자가 인공지능(AI) 모델을 신속하게 검색, 평가, 배포할 수 있습니다. 이 블로그에서는 SageMaker JumpStart의 이용…
[도입부]오늘날 AI 기술의 발전은 우리의 일상생활과 비즈니스 세계에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 이러한 흐름에서 AWS(Amazon Web Services)는 최첨단 기술을 제공하여 기업들이 신속하게 혁신을 이루고 비용을…
AWS에서 제공하는 'vLLM'은 대형 언어 모델을 위한 오픈 소스 추론 및 서빙 엔진으로, 크게 사전 로딩(prefill)과 디코딩(decode) 두 가지 단계로 구성된다. 이 두 단계는 서로…
AWS Trainium을 활용한 Deepgram 음성 AI 최적화 서론 최근 인공지능(AI)의 중요한 분야로 자리 잡은 음성 AI는 음성 인식 및 생성 같은 다양한 기능을 포함하고 있으며,…
AWS가 제공하는 Amazon Bedrock의 새로운 기능인 TwelveLabs Pegasus 1.5가 출시되었습니다. 이 모델은 동영상 언어 모델로, 긴 형태의 동영상을 구조화되고 타임스탬핑된 메타데이터로 전환합니다. 비디오의 중요한 순간들을…
인공지능 에이전트 신뢰 구축: 아마존 베드록 에이전트코어를 활용한 제품 준비 평가 프레임워크 소개 인공지능(AI)은 많은 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있지만, 특히 에이전트가 추론 능력을 갖춘…
AI 에이전트 배포 가이드: AWS에서 Reflection Beam 활용하기 최근 에이전트 AI 활용에 대한 관심이 급증하고 있습니다. 특히 코드 유지, 도구 활용, 결과 해석 등의 긴…
Muse Spark Open과 Amazon SageMaker JumpStart로 인공지능 모델 활용하기 Amazon SageMaker JumpStart는 인공지능 모델을 개발하고 배포할 수 있는 강력한 플랫폼입니다. 이 블로그에서는 Meta의 Muse Spark…