게임 업계에서 광고 크리에이티브 자산의 양이 폭발적으로 증가하면서, 원하는 영상을 적시에 찾는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 특히 수십에서 수백만 개에 달하는 이미지 및 영상…
기업의 생성형 AI 활용이 증가함에 따라, 대규모 언어 모델(LLM)을 안전하고 책임감 있게 운영하기 위한 정책과 감사 통제가 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 금융, 헬스케어, 공공기관…
업무 보고서 자동화를 위한 생성형 AI 기반 솔루션, Amazon Bedrock 활용 가이드 기업 내에서 정기적인 업무 보고는 필수적인 업무이지만, 많은 직원과 관리자들은 이 과정에서 상당한…
아마존 AMET 결제팀의 테스트 케이스 자동화: Strands Agents와 Amazon Bedrock 도입 사례 소개 지속적으로 새로운 기능을 릴리스하면서 품질을 유지하는 일은 많은 QA 팀에게 숙제입니다. 특히…
아마존 SageMaker AI: 맞춤형 AI 모델 개발과 대규모 훈련 혁신 AI 기술이 산업 전반에 확산됨에 따라, 단순히 공개된 범용 모델을 활용하는 것만으로는 경쟁력을 확보하기 어렵습니다.…
AutoScout24의 AI 에이전트 개발을 위한 Bot Factory 구축 사례: Amazon Bedrock 기반 자동화와 표준화를 중심으로 최근 기업들은 반복적인 업무를 자동화하고 운영 효율성을 높이기 위해 생성형…
Amazon Bedrock Cross-Region Inference, 보안과 활용 가이드 대규모 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 조직이 증가함에 따라, Amazon Bedrock는 확장성과 안정성을 위해 Cross-Region Inference (CRIS) 기술을 제공합니다.…
오마다 헬스가 Amazon SageMaker AI 위에서 Llama 모델을 파인튜닝하여 환자 맞춤형 영양교육을 확장한 방법 소개 디지털 헬스케어 기업 Omada Health는 AI와 클라우드를 활용해 개인 맞춤형…
Amazon Nova 멀티모달 임베딩을 활용한 크로스모달 검색 시스템 구현 가이드 도입최근 디지털 콘텐츠의 다양화로 인해 이미지, 텍스트, 비디오, 오디오 등 다양한 형태의 정보를 통합적으로 검색하고…
가중치 및 활성화 기반 사후 훈련 양자화를 활용한 Amazon SageMaker AI에서의 대규모 언어 모델 추론 속도 향상 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Models)은 뛰어난 언어…