AWS S3 테이블에서 자연어로 작업하는 새로운 방법: Model Context Protocol(MCP) 서버 도입 클라우드 기술의 발전과 AI의 대중화로 인해, 데이터 처리와 분석 방식도 크게 변화하고 있습니다.…
아마존 SageMaker HyperPod Observability 기능 소개 소개 생성형 AI 도입이 점차 확산되면서 모델 학습과 최적화 과정에서의 효율성과 가시성 확보는 기업의 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소가 되었습니다.…
아마존 SageMaker Studio와 Visual Studio Code의 통합 업데이트: AI 개발자의 생산성을 위한 최적의 구성 인공지능 개발 환경에서도 빠른 배포와 유연한 활용성이 중요해지고 있는 가운데, AWS는…
아마존 SageMaker HyperPod를 활용한 오픈 웨이트 모델 배포 자동화 가이드 오늘날 생성형 AI와 머신러닝 모델들의 활용이 증가함에 따라, 모델의 훈련부터 배포까지 일련의 과정을 효율적으로 관리하고…
아마존 SageMaker Studio와 VS Code 연동으로 AI 개발 자동화 워크플로우 극대화하기 머신 러닝(Machine Learning, ML) 및 인공지능(AI) 모델을 개발하는 과정에서 로컬 개발 환경과 클라우드 리소스를…
아마존 SageMaker HyperPod를 활용한 생성형 AI 모델의 통합 배포 전략 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 폭발적인 발전과 함께 생성형 AI 기반 애플리케이션의 상용화가 가속화되고 있습니다. 그러나…
AWS SageMaker에서 제공하는 Fully Managed MLflow 3.0을 활용한 생성형 AI 개발 가속화 소개 최근 생성형 AI 기술은 산업 전반에서 활용도가 급격히 높아지고 있습니다. 이에 따라…
아마존 SageMaker HyperPod의 단일 클릭 관측 기능으로 모델 개발 자동화와 활용도 향상하기 머신러닝과 생성형 AI 기술의 활용이 가속화되는 현재, 고성능 인프라와 그에 대한 효율적인 관리는…
아마존 SageMaker AI 최신 기능 소개: AI 모델 개발을 가속화하는 방법 AI 기술의 발전 속도가 그 어느 때보다 빨라지고 있는 가운데, 조직 간 경쟁력은 AI…
클로드 3.7 소네트, 하이브리드 추론형 모델이 AWS GovCloud에서 지원 시작 최근 AWS는 Anthropic의 최신 인공지능 모델인 Claude 3.7 Sonnet을 Amazon Bedrock 플랫폼을 통해 미국 GovCloud(US-West)…