아마존 베드락의 커스텀 모델 임포트 최적화 기능 소개: 모델 추론 성능 향상을 위한 자동화 전략 최근 아마존 웹 서비스(AWS)는 Amazon Bedrock에서 커스텀 모델 임포트(Custom Model…
AI 생성 모델 성능을 높이는 자동화 추론 최적화 기법: Amazon SageMaker AI의 EAGLE 기반 적응형 추측 디코딩 요즘 생성형 AI 모델의 규모가 기하급수적으로 증가함에 따라…
AWS SageMaker 기반 불량 탐지 비전 모델 마이그레이션 가이드 도입 2025년 10월 31일자로 Amazon Lookout for Vision 서비스가 종료될 예정입니다. 이에 따라 기존 L4V(LOOKOUT for…
AI 도입 효과를 극대화하기 위한 실질적인 실행 전략 도입오늘날 기업들은 생성형 AI 및 에이전틱 AI를 포함한 다양한 인공지능 기술에 대대적인 투자를 벌이고 있습니다. 그러나 투자와…
Amazon SageMaker AI의 양방향 스트리밍 추론 기능 소개 및 활용 가이드 2025년 현재, 생성형 AI는 단순한 텍스트 생성에서 오디오 전사, 음성 번역, 실시간 음성 인식…
인간-기계 협업을 위한 물리적 AI의 현실적 구현 가이드 최근 인공지능(AI)의 발전은 디지털 영역을 넘어 물리적 공간까지 영향을 미치고 있습니다. 특히 의료, 제조, 건설, 로지스틱스와 같은…
워너브라더스 디스커버리, AWS Graviton 기반 Amazon SageMaker 활용으로 ML 비용 60% 절감 사례 스트리밍 콘텐츠의 경쟁이 치열해지면서 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 시스템은 경쟁력을 좌우하는 핵심…
머신러닝 인프라 최적화의 새로운 전환점, SageMaker HyperPod의 MIG 기능 소개 기업들이 생성형 AI 기술을 활용한 다양한 워크로드를 실행하면서, GPU 리소스를 보다 효율적으로 사용할 수 있는…
캐나다에서 Amazon Bedrock의 Cross-Region Inference로 생성형 AI 혁신 가속화하기 최근 생성형 AI(Generative AI)의 빠른 발전은 북미 지역의 기업들에게 운영 최적화와 고객 경험 향상의 기회를 동시에…
아마존 SageMaker HyperPod로 손쉽게 ML 개발 환경 구축하기 머신러닝(ML) 개발자나 데이터 과학자에게 가장 중요한 것 중 하나는 안정적인 개발 환경입니다. 각자의 로컬 환경이나 별도의 서버에…