프랙티컬한 Amazon Bedrock 비용 모니터링 및 제어 시스템 구축 가이드 – Part 2 서론 생성형 AI(Generative AI)의 배치가 확산됨에 따라, 다양한 조직에서는 Amazon Bedrock을 통해…
메타지노미, AWS Inferentia를 활용한 수백만 효소 생성을 자동화하다 소개생명공학 분야에서는 유전자 편집 기술을 이용하여 질병을 치료할 수 있는 혁신적인 접근 방식이 활발히 연구되고 있습니다. 특히…
아마존 SageMaker Canvas 모델의 서버리스 배포 가이드 머신러닝(ML) 모델을 프로덕션 환경에 배포하는 과정은 종종 복잡하고 리소스를 많이 요구합니다. 특히 ML이나 DevOps 전문성이 부족한 조직에게 배포는…
대규모 AI 모델 훈련의 새로운 패러다임, Amazon SageMaker HyperPod Training Operator 최근 수많은 기업이 생성형 AI, 대규모 언어 모델(LLM) 등의 고도화된 인공지능 기술 활용을 위해…
AI 음성 비서, 아직도 단일 모델만으로 구축하고 계신가요? 복잡한 대화 흐름과 다양한 도메인 요구사항을 담기에는 단일 설계에 한계가 있습니다. 이번 글에서는 Amazon Nova Sonic과 Bedrock…
스플래시뮤직(Splash Music)은 생성형 인공지능의 진보를 활용하여 음악 산업의 새로운 지평을 열고 있습니다. 사용자 누구나 허밍만으로도 스튜디오 수준의 음악을 생성할 수 있도록 돕는 자체 모델 'HummingLM'과…
올바른 LLM 선택, 감으로 하지 말고 데이터 기반으로: 360-Eval을 활용한 모델 평가 가이드 최근 생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM)의 발전으로 인해 기업들은 다양한 모델 중에서…
고객 응대 자동화를 가속화하는 Amazon Lex V2 배포 자동화 전략 고객 경험의 품질은 기업의 성공에 막대한 영향을 미칩니다. 특히 콜센터와 같은 고객 접점에서는 디지털 전환과…
고객 데이터를 실시간 인사이트로 전환하는 방법: Amazon Bedrock을 활용한 TP ICAP의 CRM 혁신 사례 소개 기업의 CRM 시스템에는 수많은 회의 기록, 고객 상호작용 데이터, 전략적…
아마존 Bedrock에서의 반복적 파인튜닝(iterative fine-tuning) 사용 가이드 소개 생성형 AI 모델을 실무에 적용할 때 단발성 파인튜닝(single-shot fine-tuning)은 종종 비효율적이고 위험 부담이 큽니다. 한 번의 훈련으로…