AI 모델의 구조화된 출력이란 무엇인가? 인공지능 응용 프로그램에서 구조화된 출력이란 사전에 정의된 형식에 맞춰 생성된 응답을 의미합니다. 이는 주로 금융, 의료, 전자상거래와 같은 업계에서 일관성,…
AWS SageMaker의 Ray와 veRL을 활용한 CodeFu-7B 모델 학습 가이드 최근 인공지능(AI)의 급속한 발전으로 복잡한 추론 작업을 수행할 수 있는 전문 모델의 수요가 증가하고 있습니다. 특히…
데이터 주석의 확장과 물리적 AI 시스템 인공지능(AI)과 자율 시스템이 산업 현장에서 활용되면서, 고품질 데이터 세트의 필요성은 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 제조, 물류, 건설, 농업…
인공지능 모델 구현을 가속화하는 Amazon SageMaker HyperPod AWS와 Hexagon의 협업으로 Hexagon은 Amazon SageMaker HyperPod를 통해 AI 모델 프로덕션을 효율적으로 확장하고 있습니다. 이러한 협력은 특히 AI…
소개 정밀 의학의 시대에서, 진단 검사를 개발하는 연구자들은 주로 수천 가지의 잠재적 바이오마커를 포함하지만, 환자 샘플은 수백 개에 불과한 데이터셋을 다뤄야 하는 문제에 직면합니다. 다차원의…
AWS에서 허깅페이스 스몰에이전트를 활용한 에젠틱 AI 솔루션 구축하기 지능형 AI 시스템은 대화형 AI에서 벗어나 복잡한 추론, 도구 사용, 코드 실행이 가능한 독립적 에이전트로 진화하고 있습니다.…
AWS의 혁신적인 변화로, 2025년은 Amazon SageMaker AI의 획기적인 도약을 이룬 한 해였습니다. 특히 관측성, 모델 맞춤화, 호스팅 기능이 크게 향상되었는데, 이는 개발자들이 AI 모델을 더욱…
2025년의 Amazon SageMaker AI: 혁신과 최적화 소개최근 2025년 Amazon SageMaker AI가 제공하는 주요 인프라 개선을 살펴보면, 용량, 가격 성능, 가시성 및 사용성을 중점으로 다양한 혁신이…
Amazon Quick MCP 통합 가이드 최근 AI와 Cloud 기술의 발전이 가속화되면서, 이러한 기술을 효율적으로 활용하기 위한 다양한 솔루션이 쏟아지고 있습니다. 그 중에서도 Amazon Quick와 모델…
AWS와 Snowflake 통합을 위한 키 페어 인증 활용 가이드 소개 근래의 기업들은 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 클라우드 데이터 웨어하우스로 연결하면서 자동화를 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.…