AI 에이전트 보안을 위한 정책과 람다 인터셉터의 활용 AI 시스템이 고도화됨에 따라 보안은 더욱 중요한 화두가 되고 있습니다. 특히 AI 에이전트가 기업 내 다양한 워크플로우를…
대규모 언어 모델(LLM) 최적화의 새로운 접근 최근 AWS에서 대규모 언어 모델(LLM)의 로드를 가속화하고 컨텍스트 창을 확장하는 방법이 새롭게 주목받고 있습니다. 특히 Amazon FSx for Lustre와…
에이전트 기반 인공지능(AI)의 운영 활성화: Amazon Bedrock AgentCore로의 접근 현대의 에이전트 기반 인공지능(AI)은 주어진 워크플로나 작업을 수행하는 것 이상으로, 상황에 따라 판단하고 적응하며 자율적인 결정을…
MCP와 Amazon Quick의 통합: 시장 지능을 위한 최적의 솔루션 지난 수년간 데이터가 폭증함에 따라, 금융 분석가들은 수많은 거래 데이터를 효율적으로 분석할 수 있는 도구를 찾고…
아마존 세이지메이커 AI의 LLM 추론을 위한 종합 관측성 머신러닝 모델을 대규모로 운영하기 위해서는 관측성이 매우 중요합니다. 특히 아마존 세이지메이커 AI를 사용하여 LLM(대형 언어 모델)을 배치할…
아제르바이잔 언어 모델을 위한 아마존 세이지메이커 AI 활용 가이드 서론 오늘날 인공지능(AI)은 다양한 산업에서 활발히 활용되고 있습니다. 특히 언어 모델은 고객 서비스, 커뮤니케이션 도구 등에서…
AI 에이전트의 평가 및 활용 가이드 AI 시스템, 특히 에이전트의 행동을 검증하는 것은 인공지능 분야에서의 주요 과제로 자리잡고 있습니다. 초기 단계의 오류가 후속 결과에 영향을…
Amazon SageMaker MLflow: 안전한 HTTP 접근을 위한 플라스크 기반 프록시 서비스 구축 오늘날 많은 기업들은 인공지능과 머신러닝을 활용하여 업무 효율성을 높이고 있습니다. Amazon SageMaker MLflow는…
소개 현대의 머신러닝(ML) 환경에서는 다양한 도구와 솔루션의 통합이 필수적입니다. 이 글에서는 Amazon SageMaker AI MLflow Apps를 커스텀 포털에 임베딩하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 팀은 간편한…
Amazon의 Claude Opus 4.8 소개: 다양한 활용 및 활용 방법 가이드 최근 Amazon Bedrock에서 Anthropic의 최신 AI 모델, Claude Opus 4.8이 새롭게 출시되었습니다. 이 강력한…