도입 Amazon Quick와 Adobe Marketing Agent를 활용하면 마케팅 팀이 캠페인 성과 및 인사이트를 몇 초 만에 받을 수 있습니다. 이 글에서는 Amazon Quick과 Adobe Marketing…
도입 현대 AI 모델을 운영하고 관리하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 생성형 AI의 추론 엔드포인트를 모니터링하고 디버그하는 일은 더 도전적인 과제입니다.…
Amazon Bedrock AgentCore Harness: 아이디어에서 프로덕션 에이전트까지 빠르게 도약하기 인공지능 발전에 따라 복잡한 시스템이 필요해졌고, 큰 그림에서 본다면 각 시스템의 통합과 자동화가 절실히 요구되고 있습니다.…
아마존 SageMaker AI의 비동기 추론: 인라인 요청 페이로드 지원 소개Amazon SageMaker AI의 비동기 추론이 이제 인라인 요청 페이로드를 지원하여 사용자가 인퍼런스 페이로드를 직접 InvokeEndpointAsync API의…
Amazon Quick의 자율 에이전트로 하루를 효율적으로 보내는 방법 디지털 시대의 바쁜 업무 환경에서 시간을 효율적으로 관리하는 것은 매우 중요합니다. Amazon Quick는 AI 비서로서 여러분이 가장…
AWS 컨텍스트: AI 에이전트를 위한 데이터 및 지능형 에이전트의 지능 확장 소개 현대의 AI 에이전트는 맥락에 기반하여 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 방대한 데이터…
Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 에이전트 구축 전략 인공지능은 다양한 분야에서 혁신을 가져오고 있습니다. 특히, 기업의 비즈니스 운영에서는 더욱 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다. 이번 포스팅에서는…
AI 응용 프로그램을 보호하기 위한 새로운 API: Amazon Bedrock Guardrails 최근 몇 년 동안 인공지능(AI) 기술의 발전은 관련된 안전 문제와 윤리적 우려를 고조시켰습니다. 그러한 배경에서…
도입부 Amazon SageMaker AI의 최신 기술 진보로, 개발자와 기업은 새로운 컨테이너 캐싱 기능을 활용하여 모델 스케일링 속도를 두 배로 개선할 수 있게 되었습니다. 이번 기사에서는…
서론 큰 언어 모델(LLM)이 날이 갈수록 크기와 복잡도가 증가함에 따라, 상용화 환경에서 추론 처리량을 최대화하면서 지연 시간을 최소화하는 것은 여전히 중요한 과제입니다. 이를 해결하기 위한…