GS칼텍스의 Amazon SageMaker Canvas 활용: 생산 MLOps 구축 사례 디지털 혁신이 가속화됨에 따라 GS칼텍스는 Amazon SageMaker Canvas와 SageMaker Pipelines를 도입하여 ML 운영을 최적화하고 있습니다. 이…
Amazon Bedrock AgentCore Runtime V2의 세션 시작 최적화 가이드 들어가며 Amazon Bedrock AgentCore Runtime V2는 AI 에이전트의 세션 시작 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있는 가능성을…
AWS에서 제공하는 NeMo Switchyard 지원을 통해 AI 에이전트를 효율적으로 라우팅하는 방법 AWS는 다양한 클라우드 서비스를 가지고 있으며, 이 중 Amazon Bedrock는 AI 모델을 운영할 수…
OpenFold3와 Amazon SageMaker JumpStart 활용하기 소개 오늘날 생명과학 및 제약 업계에서 구조 예측은 연구와 개발의 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. Amazon SageMaker JumpStart는 사용자가 OpenFold3를 통해…
AWS 서버리스 AI 배포 가이드: 효율적인 리소스 활용 전략 오늘날 인공지능(AI) 애플리케이션의 빠른 확장과 효율적인 리소스 활용은 기업의 성장을 위해 중요한 문제로 자리 잡고 있습니다.…
AWS Bedrock를 통한 효율적인 AI 플랫폼 비용 관리 방법 클라우드 기반 서비스 제공업체로서 AWS는 조직이 혁신 속도를 높이고 비용을 절감하며 확장성을 높이는 데 도움을 줍니다.…
소개 인공지능(AI) 기반의 시스템 활용은 시대를 선도하는 트렌드로 자리 잡고 있습니다. 특히 AWS의 SageMaker HyperPod는 AI 모델을 효율적으로 개선하고 배포할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.…
AWS Trainium과 SGLang-Neuron: AI 모델 배포 가이드 최근 발표된 SGLang-Neuron은 AWS Trainium에서 더욱 효과적인 AI 모델 학습 및 추론을 가능하게 하는 도구입니다. AWS Trainium은 강력한…
소개 오늘날 많은 기업들이 클라우드와 AI 기술을 도입하여 운영 효율성을 높이고 있습니다. 특히, AWS의 Amazon Bedrock AgentCore는 에이전트 AI 시스템 구현에 독보적인 솔루션을 제공합니다. 본…
인공지능 에이전트를 구축 및 배포하는 가이드 오늘날 인공지능(AI)은 다양한 산업 분야에서 활용되며 효율적인 운영을 돕고 있습니다. 특히 Amazon의 Bedrock 플랫폼은 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 데…