AI를 활용한 자동화 테스트 분류 시스템 개발 가이드 소개 오늘날 많은 기업들이 AI를 활용하여 업무 효율성을 극대화하고 있습니다. Rescale은 이러한 혁신을 선도하는 디지털 엔지니어링 플랫폼으로,…
AWS에서 코코로-82M 모델을 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker) AI 실시간 엔드포인트에서 커스텀 컨테이너로 배포하고 오토스케일링을 최적화하는 방법을 다루는 포스트입니다. 도입AWS의 텍스트-투-스피치(TTS) 엔드포인트가 예상치 못한 트래픽 급증을 겪을…
멀티 에이전트 시스템 구축의 도전과 AWS Deep Insight의 해법 멀티 에이전트 시스템의 구축은 이제 간단한 일이 되었지만, 이를 실제 운영 환경으로 옮기는 데에는 상당한 도전이…
AWS PrivateLink를 활용한 안전한 네트워크 설계 가이드 소개 클라우드 환경에서 기업의 데이터 보안은 매우 중요한 이슈입니다. 특히, 기업의 중요한 데이터가 퍼블릭 인터넷을 통해 오가는 과정에서…
인공지능 에이전트를 위한 적응형 프레임워크: Strands Agents 활용 오늘날 많은 조직들이 인공지능 에이전트 구축에 어려움을 겪고 있습니다. 가장 큰 이유 중 하나는 하나의 대형 모델에…
서문 지난 몇 년 동안 비영리 단체들의 사회적 역할이 더욱 중요해지면서, 기술을 활용한 데이터 기반의 의사 결정이 주목받고 있습니다. 특히, 미국의 비영리 단체인 U.S. Hunger는…
AWS Trainium과 Torchtitan의 활용 사례 AI 시대가 도래하면서 머신러닝과 학습에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. AWS는 이러한 요구를 충족하기 위해 여러 솔루션을 제공하고 있으며, 그 중에서도…
AWS Trainium2와 i14의 Laplace 3B 모델: 효율적인 인공지능 개발의 새로운 기반 AWS Trainium2와 i14의 파트너십은 인공지능 모델의 효율성을 극대화하는 데 주력합니다. 이 글에서는 i14가 AWS…
AWS를 활용한 데이터 관리 및 AI 자동화 도입 가이드 AWS는 산업 전반에 걸쳐 기업이 혁신을 가속화하고 비용을 절감하며 효율성을 증대시키도록 돕는 세계에서 가장 포괄적인 클라우드…
AWS SageMaker HyperPod를 활용한 GPT-OSS-20B 다국어 추론 모델 개선 가이드 소개 다국어 지원이 요구되는 글로벌 프로젝트에서 AI 모델의 언어 활용은 매우 중요합니다. AWS SageMaker HyperPod를…