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…
아마존 베드록을 활용한 HPE Zerto 문제 해결 시스템 소개 하이브리드 및 멀티 클라우드 인프라를 관리하는 기업들은 AI 시스템을 통해 시스템 상태를 평가하고 문제를 신속히 조사하며…
도입 오늘날 인공지능(AI)과 클라우드 컴퓨팅은 다양한 산업에서 필수적인 기술로 자리잡고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 추론을 위한 적절한 GPU 인스턴스를 선택하는 것은 AI 배포에 있어…
AWS AgentCore와 GitHub Actions를 활용한 자동 에이전트 평가 소개 AWS AgentCore는 AI 에이전트의 배포와 운영을 간편화하는 플랫폼입니다. 이 글에서는 GitHub Actions를 통해 AgentCore와 연동하여 CI/CD…
WhatsApp를 통한 멀티모달 주문 지원 도입 방법 소개 오늘날의 많은 레스토랑은 다양한 채널을 통해 주문을 받으며, 고객의 일관된 서비스를 위해 멀티모달 주문 지원 플랫폼이 필요합니다.…
AI 에이전트 메모리 라이프사이클 관리: Amazon Bedrock AgentCore 활용 인공지능(AI) 에이전트는 사용자와의 상호작용에서 발생하는 데이터를 기억하도록 설계되어 있습니다. 그러나 이 기억 데이터가 관리되지 않으면, 오랜…
소개 오늘날 클라우드 기술의 발전과 함께 재해 복구(Disaster Recovery, DR)에 대한 요구가 중요해졌습니다. 특히 수많은 마이크로서비스로 구성된 대규모 시스템에서의 안정적인 DR 구현은 큰 도전 과제입니다.…
효율적인 유틸리티 청구서 처리와 분석을 위한 AWS 솔루션 활용 가이드 현대의 수많은 기업들은 대규모 문서, 특히 유틸리티 청구서의 처리와 분석에 어려움을 겪고 있습니다. 다양한 형식의…
AWS SageMaker HyperPod와 InstantStart의 운영 가이드 아마존 SageMaker HyperPod는 기초 모델(FM) 워크로드를 쉽게 실행할 수 있도록 설계된 플랫폼으로, AWS EKS와 통합된 다양한 관리 기능을 제공합니다.…