AWS Generative AI 혁신 센터의 고객 프로젝트 중 65%가 성공적으로 컨셉에서 상용화로 전환되는 데 도움을 준 Five V’s Framework를 소개한다. 이 프레임워크는 가치, 시각화, 유효성 검증, 검증, 벤처 단계를 통해 구조화된 접근을 제공하며, “AI가 무엇을 할 수 있는가?”에서 “우리가 AI에게 무엇을 필요로 하는가?”로 초점을 옮기면서 솔루션이 측정 가능한 비즈니스 결과와 지속 가능한 운영 우수성을 제공하도록 한다.

Amazon Bedrock 모델인 Amazon Nova Pro를 사용하여 자연어를 Gremlin 쿼리로 변환하는 혁신적인 방법을 탐색합니다. 비즈니스 분석가와 데이터 과학자들이 깊은 기술 지식이 필요하지 않고 그래프 데이터베이스에 접근할 수 있게 도와줍니다. 이 방법론은 그래프 지식 추출, 텍스트를 SQL처럼 그래프 구조화, 반복적인 개선 과정을 통해 실행 가능한 Gremlin 쿼리 생성으로 이루어져 테스트에서 전체적으로 74.17%의 정확도를 달성했습니다.

기업이 창의적 AI 프로젝트 우선 순위 결정 방법론에 책임 있는 AI 실천을 체계적으로 통합하는 방법을 탐색하며 비즈니스 가치와 비용을 평가하고 환각 및 규제 준수와 같은 새로운 위험을 해결함에 있어서 어떻게 더 나은 결과를 얻을 수 있는지 살펴봅니다. 이 글은 실제 예시를 통해 미리 책임 있는 AI 위험 평가를 수행함으로써 프로젝트 순위를 크게 바꿀 수 있음을 보여줍니다.

이 게시물에서는 제품 팀이 Amazon Bedrock과 AWS 서비스를 활용하여 창의적인 AI를 통해 창작적인 워크플로우를 변화시킬 수 있는 방법을 탐구하며, 브랜드 일관성과 규정 준수를 유지하면서 여러 형식에 걸쳐 빠른 콘텐츠 반복을 가능케 합니다.

아마존 베드락 배포를 위한 고급 비용 모니터링 전략을 탐색하며, 정확한 비용 할당을 위한 세밀한 사용자 정의 태깅 방법과 선제적 비용 관리 기초를 높이는 포괄적인 보고 메커니즘을 소개합니다. 이 솔루션은 호출 수준 태깅, 응용 프로그램 추론 프로필 및 AWS Cost Explorer 통합을 구현하여 생성적 AI 사용 및 비용의 완전한 360도 조망을 제공합니다.

이 글에서는 아마존 베드락 추론 비용을 선제적으로 관리하기 위한 종합적인 솔루션을 소개하며, 비용 센트리 메커니즘을 통해 기관에 발생할 수 있는 AI 비용을 효과적으로 제어하는 프레임워크를 제공합니다. 서버리스 워크플로우와 네이티브 아마존 베드락 통합을 활용하여 예측 가능하고 효율적인 접근 방식을 제공하며, 선행 지표와 실시간 예산 강제 실행을 통해 급증하는 비용을 방지합니다.

Amazon Nova Premier 및 Amazon Bedrock을 활용하여 레거시 C 코드를 현대적인 Java/Spring 애플리케이션으로 체계적으로 이관하는 방법을 소개합니다. 복잡한 변환 작업을 전문적인 에이전트 역할로 분해하는 지능적인 워크플로우를 통해 마이그레이션 시간과 비용을 절감하고 자동 검증, 보안 평가, 반복적 개선 과정을 통해 코드 품질을 향상시킵니다.

Metagenomi가 AWS와 협력하여 Progen2 단백질 언어 모델을 AWS Inferentia에 구현하여, 고철분획 효소 생성 워크플로에 대해 최대 56% 비용 절감을 달성했다. EC2 Inf2 Spot 인스턴스와 AWS Batch를 사용하여 수백만 개의 특이 효소 변형을 비용 효율적으로 생성하였으며, 클라우드 기반 생성적 AI가 바이오테크 응용 프로그램에 대규모 단백질 설계를 더 접근 가능하게 만들었다.

SageMaker Canvas에서 구축한 ML 모델을 SageMaker Serverless Inference를 사용하여 배포하는 방법 소개. 인프라 관리 없이 모델 생성부터 생산 준비 상태의 예측까지 빠르고 효율적으로 진행할 수 있게 도와줌. SageMaker Model Registry에 훈련된 모델을 추가하고 서버리스 엔드포인트 구성을 생성하여 수요에 따라 자동으로 확장되는 엔드포인트를 배포하는 완전한 워크플로우를 보여줌.

Amazon Nova Sonic의 음성 대 음성 기능과 Amazon Bedrock AgentCore를 결합하여 복잡한 작업을 전문화된 관리 가능한 구성 요소로 분할하는 정교한 다중 에이전트 음성 보조 프로그램을 만드는 방법을 탐구합니다. 이 접근 방식은 전문화된 인증, 은행 문의 및 모기지 서비스를 위한 전용 하위 에이전트를 사용하는 은행 보조 프로그램 예제를 통해 모노리딕 음성 보조 프로그램 설계에 대안을 제공합니다.

Amazon SageMaker HyperPod 훈련 연산자를 활용하여 Kubernetes 워크로드의 훈련 내구성을 향상시키는 방법을 소개하고, 대규모 GPU 클러스터 전체에 분산 훈련을 효율적으로 관리하여 중앙 집중식 훈련 프로세스 모니터링, 세밀한 프로세스 복구, 느려진 작업 감지 등의 이점을 제공함.

TP ICAP가 Amazon Bedrock Knowledge Bases와 Amazon Bedrock Evaluations을 활용하여 ClientIQ를 구축했고, AI를 사용하여 CRM 통찰을 추출하고 즉각적인 비즈니스 가치를 전달하는 기업용 솔루션을 개발한 과정을 소개합니다.

프린시펄 파이낸셜 그룹은 Genesys, Amazon Lex 및 Amazon QuickSight를 활용하여 음성 가상 어시스턴트 성능을 향상시키고, Amazon Lex V2 봇의 빌드, 테스트 및 배포를 자동화하여 가속화하고 있다.

해당 포스트에서는 올바른 모델을 선택할 때 도움이 되는 종합적이고 경험적인 평가를 구축하는 방법에 대해 논의합니다.

Splash Music가 AWS Trainium을 사용하여 고급 HummingLM 모델을 활용하여 AI 기반 음악 생성의 새 기준을 세우고 있다. 2024 AWS Generative AI Accelerator의 선정된 스타트업으로, Splash Music는 AWS 스타트업과 AWS Generative AI 혁신 센터 (GenAIIC)와 긴밀히 협력하여 혁신을 가속화하고 음악 생성 FM 개발 라이프사이클을 가속화하고 있다.

기관들은 생성형 AI 모델에 대해 단일 샷 세밀 조정 방법을 구현할 때 종종 어려움을 겪습니다. 이 방법은 훈련 데이터 선택, 하이퍼파라미터 구성, 결과 기대에 맞게 조정을 하지 못하는 상황에서 즉각적인 조정을 할 수 없으며, 이로 인해 최적화되지 않은 결과물을 얻게 됩니다.

아마존 노바 소닉과 AWS 서비스를 이용한 QSRs 드라이브 스루 솔루션 구현 방법을 소개합니다. 음성 AI와 대화형 메뉴 디스플레이를 결합한 지능형 시스템을 구축하는 방법을 상세히 안내하여 음식점이 드라이브 스루 운영을 현대화할 수 있도록 지원합니다.

이 게시물은 세금 양식 데이터 추출을 중점으로 한 문서 처리 작업을 위해 Amazon Nova Lite를 세밀하게 조정하는 포괄적인 실무 안내서를 제공합니다. 오픈소스 GitHub 저장소의 코드 샘플을 사용하여 데이터 준비부터 모델 배포까지의 전체 워크플로우를 시연합니다.

Amazon Bedrock 내에서 구축된 네 가지 중요하고 널리 받아들여진 사용 사례를 공유합니다. 이는 실제 고객 배포, AWS 파트너사의 제공, 경험을 통해 지원됩니다. 이러한 예는 각 산업군에서 자체 AI 채택 전략 및 사용 사례를 연구하는 조직에 이상적입니다.

아마존 베드락 AgentCore Memory가 어떻게 원시 대화 데이터를 인간의 인지 프로세스를 모방하는 정교한 추출, 통합 및 검색 메커니즘을 통해 지속적이고 실질적인 지식으로 변환시키는지 살펴봅니다. 이 시스템은 대화를 저장하는 것뿐만 아니라 의미 있는 통찰력을 추출하고, 시간을 초월하여 관련 정보를 병합하며, 일관된 기억 저장소를 유지하여 진정한 맥락을 인식하는 상호작용을 가능케 합니다.

Amazon EKS에서 분산 학습 시 발생할 수 있는 구성 오류를 방지하기 위해 필요한 구성 요소를 시작하고 적절한 구성을 확인하는 체계적 접근 방법을 소개합니다. 이 게시물에서는 DLC를 사용하여 대규모 모델을 학습하기 위한 EKS 클러스터를 설정하고 확인하는 단계를 안내합니다.

이 포스트는 Almond 커널을 SageMaker Studio에 통합하는 포괄적인 가이드를 제공하며, 플랫폼 내에서 Scala 개발에 대한 솔루션을 제공합니다.

Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 대화형 장치 관리 시스템을 구축하는 방법을 탐색합니다. 사용자는 자연어를 사용하여 IoT 장치를 관리할 수 있으며, 장치 상태 확인, WiFi 네트워크 구성, 사용자 활동 모니터링과 같은 작업을 위한 UI를 사용할 수 있습니다.

Salesforce가 아마존 베드락 커스텀 모델 임포트를 기계 학습 운영(MLOps) 워크플로에 통합하고, 기존 엔드포인트를 애플리케이션 변경 없이 재사용하며 확장성을 벤치마킹하는 방법을 소개합니다. 운영 효율성과 비용 최적화 향상에 대한 주요 지표를 공유하고 배포 전략을 간소화하는 실용적인 통찰을 제공합니다.

물리 AI는 인공지능이 디지털 경계를 넘어 우리 주변의 현실 세계를 인식, 이해, 조작하는 지능적 자동화의 다음 단계를 나타낸다.

이 게시물에서는 Amazon Bedrock AI 능력, LangChain의 문서 처리 및 Streamlit의 대화형 시각화 기능을 결합한 의료 보고서 분석 대시보드의 개발을 보여줍니다. 이 솔루션은 Amazon Bedrock를 통해 사용 가능한 대형 언어 모델에 의해 제공되는 맥락 인식형 채팅 시스템과 건강 지표의 동적 시각화를 통해 복잡한 의료 데이터를 접근 가능한 통찰로 변환합니다.

Kitsa는 AI 기반 임상시험 모집 및 사이트 선정에 특화된 헬스테크 기업으로, 아마존 퀵 오토메이트를 활용하여 임상시험 사이트 선정 솔루션을 혁신했습니다. 아마존 퀵 오토메이트는 아마존 퀵 스위트의 능력 중 하나로 기업이 규모에 맞는 견고한 워크플로 자동화를 구축, 배포 및 유지할 수 있게 합니다.

Amazon Quick Suite의 Model Context Protocol (MCP) 클라이언트를 사용하여 기업 애플리케이션 및 AI 에이전트에 안전하고 표준화된 연결을 구축하는 방법을 탐색합니다. Atlassian Jira 및 Confluence, AWS Knowledge MCP Server, Amazon Bedrock AgentCore Gateway와 같은 인기 있는 기업 도구와의 MCP Actions 통합 설정 방법을 알아보고, 사람들과 AI 에이전트가 조직의 데이터와 애플리케이션을 효율적으로 활용할 수 있는 협업 환경을 만들어봅니다.

AgentCore를 사용하면 고객은 선택한 프레임워크와 모델을 사용하여 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 제작할 수 있습니다.

이 블로그에서는 아마존 세이지메이커 하이퍼팟을 애니스케일 플랫폼과 통합하여 대규모 AI 모델의 구축과 배포에 필수적인 인프라 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다. 이 통합 솔루션은 분산 AI 워크로드에 대한 견고한 인프라를 제공하며 고성능 하드웨어, 지속적인 모니터링, 그리고 선도적인 AI 컴퓨트 엔진인 Ray와의 원활한 통합을 통해 조직이 시장 진입 시간을 단축하고 총 소유 비용을 낮출 수 있습니다.

아마존 노바 커스터마이징을 통해 조직이 특정 모더레이션 요구에 맞게 모델을 세밀하게 조정할 수 있게 되었다. 세 가지 벤치마크를 통해 커스텀 노바 모델이 기준선인 노바 라이트보다 F1 점수 평균 개선률이 7.3%로 개선되었음을 확인했다.

Vxceed는 아마존 베드락을 활용하여 AI 기반의 다중 에이전트 솔루션을 개발했는데, 이는 대규모 판매팀을 위해 맞춤형 영업 제안서를 자동으로 생성해준다.

기업은 MLOps 플랫폼을 개발하여 ML use case의 라이프사이클을 지원하고, 보안 제약 조건을 채택한 멀티 계정 설정에 기반한 플랫폼을 구축해야 한다.

Amazon Nova Act를 사용하여 QuickSight 데이터 스토리 생성을 자동화하는 방법을 소개하며, 중요한 데이터 기반 비즈니스 결정에 집중할 수 있는 시간을 절약합니다.

금융 서비스 회사가 FM을 사용하여 대량의 고객 레코드를 처리하고 데이터 기반 제품 추천을 얻는 방법을 소개하며, Amazon Bedrock 배치 추론 작업을 위한 자동 모니터링 솔루션 구현하는 방법을 안내합니다.

PowerSchool은 Amazon SageMaker AI를 사용하여 정확성을 높이고 잘못된 양성률을 낮춘 사용자 정의 콘텐츠 필터링 솔루션을 구축하고 배포했다. Llama 3.1 8B의 세부 튜닝 기술, 배포 아키텍처, 내부 검증 결과에 대해 설명한다.

기업들이 고객 경험 향상, 업무 최적화, 혁신 촉진을 위해 생성 모델 AI 기능을 점차 통합하고 있음. 생성 모델 AI 워크로드가 규모와 중요성을 더해감에 따라, 일관된 성능, 신뢰성, 가용성 유지에 대한 새로운 도전이 발생하고 있음. 고객들은 AI 추론 워크로드를 다양한 지역에 확장하려는 요구가 있음.

Amazon EC2 인스턴스에서 VPC 인터페이스 엔드포인트를 통해 에이전트코어 게이트웨이에 접속하는 방법과 VPC 엔드포인트 정책을 구성하여 최소 권한 원칙을 유지하면서 안전한 에이전트코어 게이트웨이 액세스를 제공하는 방법을 소개합니다.

코레에이의 AI 플랫폼과 아마존 Q 비즈니스를 통합하여 기업 내 지식을 검색하고 검색, 추론, 작업, 콘텐츠 생성 등을 포함하는 업무 흐름을 실행함으로써 조직은 직원 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

Amazon Bedrock AgentCore MCP 서버를 사용하면 Bedrock AgentCore와 호환되는 구성 요소를 빠르게 생성할 수 있으며, 런타임, 게이트웨이 통합, 식별 관리 및 에이전트 메모리에 대한 내장 지원이 제공됩니다. 빠른 프로토타이핑 및 제품용 AI 솔루션에 AgentCore MCP 서버를 사용할 수 있습니다.

Hapag-Lloyd가 ML을 활용한 선박 도착 및 출발 시간 예측 어시스턴트를 개발하고 산업에서의 주요 성과 지표인 일정 신뢰성을 향상시켰다. Amazon SageMaker AI를 사용하고 견고한 MLOps 실천을 통해 고객에게 품질을 약속하고 있다.

Rox는 Amazon Bedrock으로 구동되는 AI 에이전트에 의해 영업 생산성을 가속화하며 웹, Slack, macOS 및 iOS를 통해 제공됩니다.

GraphStorm v0.5의 새로운 기능을 활용하여 아마존 세이지메이커를 통해 그래프 신경망(GNN) 모델을 배포하여 실시간 사기 방지를 구현하는 방법을 소개합니다. 운영 오버헤드를 최소화하면서 수십억 개의 노드와 엣지를 가진 트랜잭션 그래프에서 서브초 단위의 사기 탐지를 가능하게 합니다.

이 솔루션에서 사용자(부모)가 Strands 또는 LangGraph 에이전트와 대화 형식으로 상호 작용하여 자녀의 예방 접종 이력 및 일정에 대한 정보를 얻고, 가능한 슬롯을 문의하고, 예약을 할 수 있는 방법을 보여줍니다. 일부 변경을 통해 AI 에이전트를 이벤트 기반으로 만들어서 자동으로 알림을 보내거나 예약을 할 수 있습니다.

Amazon Bedrock AgentCore, LangGraph 및 MCP를 사용하여 멀티 에이전트 SRE 어시스턴트를 구축하는 방법을 소개합니다. 이 시스템은 특화된 AI 에이전트를 배치하여 현대 SRE 팀이 효과적인 사고 대응과 인프라 관리를 위해 필요로 하는 깊이 있는 문맥적 지능을 제공합니다.

Amazon Bedrock Flows에서 DoWhile 루프를 지원한다. 이 강력한 기능을 통해 Amazon Bedrock flows 내에서 Prompt 노드, AWS Lambda 함수, Amazon Bedrock 에이전트, Amazon Bedrock Flows 인라인 코드, Amazon Bedrock Knowledge Bases, Amazon S3 등을 사용하여 반복 및 조건 기반 워크플로우를 생성할 수 있다.

PropHero는 Amazon Bedrock을 활용해 다양한 요소를 고려한 부동산 투자 조언을 제공하는 AI 시스템을 구축했다. 에이전트 아키텍처, 모델 선택 전략, 그리고 품질 대화를 위한 평가 시스템을 탐구하며 빠른 개선을 가능케한다.

혜택 관리 업계에서 청구 처리는 직원과 수혜자가 건강, 치과, 장애 지급과 같은 혜택을 시간 내에 받을 수 있도록 보장하고, 비용을 통제하며 HIPAA 및 ERISA와 같은 규정을 준수하는 중요한 operation pillar이다. 이 글에서는 일반적인 혜택 청구 처리 워크플로우를 검토하고, 생성 모델을 활용한 자동화가 가장 큰 영향을 줄 수 있는 지점을 식별한다.

Deep Agents 프레임워크를 사용하여 심층 AI 에이전트를 구축하고 협업하여 복잡한 문제를 해결하는 능력을 부여함. 그러나 이에 대한 도전은 이러한 에이전트를 구축하는 것뿐만 아니라…

이 글에서는 Amazon Bedrock 가드레일과 서드파티 토큰화 서비스를 통합하여 민감한 데이터를 보호하면서 데이터 가역성을 유지하는 방법을 소개합니다. 이러한 기술들을 결합함으로써 기관은 생성적 AI 애플리케이션과 관련 시스템의 기능을 유지하면서 더 강력한 개인 정보 보호 관리를 구현할 수 있습니다.

본문에서는 SageMaker와 Comet을 함께 사용하여 완전히 관리되는 ML 환경을 구축하고 재현성과 실험 추적 기능을 갖춘 방법을 소개했다.

아마존 베드락 에이전트코어는 실험적인 컨셉에서 제품화된 시스템으로의 전환을 도와주는 방법을 탐구합니다. 이를 통해 고객 지원 에이전트가 로컬 프로토 타입에서부터 복수의 동시 사용자를 처리하면서 보안 및 성능 기준을 유지할 수 있는 기업급 솔루션으로 진화하는 과정을 살펴봅니다.

Stability AI의 Alex Gnibus와 함께 작성된 이 게시물에서 Stability AI 이미지 서비스가 Amazon Bedrock에서 이용 가능하며, Amazon Bedrock API를 통해 제공되는 사용 준비가 완료된 미디어 편집 기능을 제공합니다. 이 이미지 편집 도구는 Stability AI의 Stable Diffusion 3.5 모델(SD3.5) 및 Stable Image Core 및 Ultra 모델의 기능을 확장합니다.

Amazon Bedrock는 이제 안정성 AI 이미지 서비스를 제공하는데, 비즈니스가 이미지를 생성하고 수정하는 방법을 개선하는 9가지 도구를 제공한다. 이 기술은 Stable Diffusion 및 Stable Image 모델을 확장하여 이미지 생성 및 편집에 대해 정밀한 제어를 제공한다. 명확한 유도는 AI 시스템에 예술적 방향을 제공하는 데 중요하다. 강력한 유도는 톤과 같은 특정 요소를 제어한다.

Amazon Bedrock 일괄 추론 작업을 Amazon CloudWatch 메트릭, 알람 및 대시보드를 사용하여 모니터링하고 관리하여 성능, 비용 및 운영 효율성을 최적화하는 방법을 탐색합니다.

AWS Deep Learning Containers를 MLflow와 통합하여 인프라 제어와 강력한 ML 거버넌스를 균형있게 유지하는 솔루션을 생성하는 방법을 보여줍니다. 특화된 요구 사항을 충족시키는 데 팀이 사용할 수 있는 기능적인 설정을 소개하며, ML 라이프사이클 관리에 필요한 시간과 자원을 크게 줄일 수 있습니다.

아마존 Q 비즈니스 브라우저 익스텐션을 통해 AI 기반 통찰력과 지원에 팀이 매끄럽게 접근하는 방법을 소개했습니다. 브라우저 익스텐션은 이제 라이트 구독의 일환으로 미국 동부(버지니아 북부) 및 미국 서부(오리건) AWS 지역에서 모질라, 구글 크롬, 마이크로소프트 엣지에서 사용할 수 있습니다.

글에서는 gpt-oss-20b 모델을 SageMaker 관리형 엔드포인트에 배포하는 방법을 보여주고 LangGraph를 사용한 주식 분석 에이전트 어시스턴트 예시를 소개합니다.

Verisk Rating Insights와 Amazon Bedrock이 함께하는 큰 언어 모델 및 RAG 기술로, 고객들이 ISO ERC 변경 사항에 상호 작용하고 접근하는 방식이 혁신적으로 변화하고 있다.

아마존 베드락 FMs를 Quora의 Poe 시스템에 배포 속도를 급격히 가속화하는 통합 래퍼 API 프레임워크를 구축하는 방법을 탐구합니다. Poe의 이벤트 기반 ServerSentEvents 프로토콜과 아마존 베드락 REST 기반 API를 연결하는 기술 아키텍처를 상세히 설명하고, 템플릿 기반 구성 시스템이 배포 시간을 몇 분으로 단축하는 방법을 시연하며, 프로토콜 변환, 에러 처리, 멀티모달 기능을 위한 구현 패턴을 공유합니다.

SageMaker HyperPod 작업 관리를 사용하여 토폴로지 인식 스케줄링을 소개하고 계층적 네트워크 정보를 나타내는 작업을 제출함으로써 작업을 최적화하는 방법에 대한 세부 정보를 제공합니다.

msg는 Amazon Bedrock를 사용하여 msg.ProfileMap의 데이터 조화화를 자동화했고, 이를 통해 HR 개념 일치의 정확성이 향상되었으며 수동 작업 부하가 줄어들고, EU AI 법과 GDPR의 규정 준수가 강화되었습니다.

이 글에서는 Amazon SageMaker AI를 사용하여 RAG 개발 생명주기를 실험부터 자동화까지 한 과정으로 간소화하는 방법을 안내하며, 팀이 효율적으로 실험하고 효과적으로 협업하여 지속적인 개선을 이끌어내는 데 도움이 됩니다.

Amazon Bedrock에서 가져온 모델에 로그 확률이 어떻게 작용하는지 알아봅니다. 로그 확률의 개념, API 호출에서 활성화하는 방법, 반환된 데이터 해석 방법을 배우고, 잠재적 환각 감지부터 RAG 시스템 최적화 및 세밀하게 조정된 모델 평가에 이르기까지 이러한 통찰력이 AI 애플리케이션을 개선하는 방법을 강조합니다.

Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet에서 Claude 4 Sonnet으로의 체계적인 마이그레이션 방법을 소개하고, 주요 모델 차이를 살펴보며, 핵심적인 마이그레이션 고려 사항을 강조하며, 이 필수적인 전환을 조직에 측정 가능한 가치를 창출하는 전략적 이점으로 전환하는 검증된 모범 사례를 제공합니다.

실제 비디오 및 이미지 분석에서 기업들은 종종 모델의 원래 학습 세트에 포함되지 않은 객체를 감지하는 어려움을 겪습니다. 특히 새로운, 알려지지 않은 또는 사용자 정의 객체가 자주 나타나는 동적 환경에서 이는 특히 어려워집니다. 이 게시물에서는 Amazon Bedrock Data Automation이 OSOD를 활용하여 비디오 이해력을 향상하는 방법을 탐구합니다.

Skello는 직원 일정 및 인력 관리에 초점을 맞춘 선도적인 HR SaaS 솔루션으로, 다양한 분야에 서비스를 제공하며 스케줄 생성, 시간 추적, 급여 준비 등의 기능을 제공합니다. 이 기사는 대량 언어 모델을 데이터 쿼리에 구현하는 과정에서의 도전과, 특히 GDPR 하 프랑스 회사의 맥락에서 다룹니다.

이 글에서는 AWS CDK를 사용하여 Amazon SageMaker AI에서 프로그래밍 방식으로 프라이빗 워크포스를 생성하는 완벽한 솔루션을 제시하며, 전용 및 완전히 구성된 Amazon Cognito 사용자 풀 설정을 포함하고 있습니다.

기술 혁신 연구소(TII)의 Falcon-H1 모델이 Amazon Bedrock Marketplace 및 Amazon SageMaker JumpStart에 출시되었습니다. 이를 통해 개발자와 데이터 과학자들은 AWS에서 여섯 가지 Falcon-H1 모델(0.5B, 1.5B, 1.5B-Deep, 3B, 7B, 34B)을 사용할 수 있게 되었으며 전통적인 어텐션 메커니즘과 State Space Models(SSMs)를 결합한 하이브리드 아키텍처 모델을 통해 탁월한 성능과 획기적인 효율성을 제공받을 수 있습니다.

Oldcastle가 AWS와 협력하여 Amazon Bedrock 및 Amazon Textract를 사용하여 문서 처리 워크플로우를 개선했고, 이를 통해 매달 수십만 개의 POD 문서 처리를 자동화하여 정확성을 향상시키고 수동 노력을 줄였다.

런던 증권 거래소 그룹(LSEG)이 Amazon Bedrock과 Anthropic의 Claude foundation 모델을 활용해 자동 시스템을 구축하여 시장 감시 작업의 효율성과 정확도를 크게 향상시켰다.

Amazon Bedrock AgentCore Runtime이나 다른 서비스에서 호스팅된 AI 에이전트의 구현 옵션과 옵저버빌리티를 포함한 개발 라이프사이클 전반에 걸친 모범 사례를 소개합니다.

기업의 운영과 혁신을 변화시키는 생성 AI로 인해 AI 모델의 교육 및 배포를 위한 인프라 수요가 급증하고 있다. 전통적인 인프라 방식은 현대 AI 워크로드의 계산 요구, 네트워크 요구, 내구성 요구와 맞춰가기 어렵다. AWS는 기술 분야에서 변화를 경험하고 있으며 AI 인프라 도전 과제에 대응하고 있다.

AWS는 Amazon SageMaker HyperPod에서 관리형 계층형 체크포인팅을 발표했는데, 이는 수천 개의 AI 가속기를 통해 생성 AI 모델 개발을 확장하고 가속화하기 위한 목적으로 만들어진 인프라이다. CPU 메모리를 사용하여 고성능 체크포인트 저장 및 인접한 컴퓨팅 노드 간 자동 데이터 복제를 통해 신뢰성을 향상시킨다.

HyperPod 작업 관리 기능을 사용하여 고객은 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)에서 Amazon SageMaker HyperPod 클러스터 활용을 최적화하고 공정한 사용을 분배하며 다른 팀 또는 프로젝트 간에 효율적인 리소스 할당을 지원할 수 있습니다.

글은 Strands Agents를 사용해 AI 에이전트를 빠르게 구축하고, Amazon Bedrock AgentCore로 안정적으로 확장하며, LibreChat을 통해 사용자들이 바로 적용할 수 있도록 교육 기관 전반에 걸쳐 즉시 사용자 채택을 촉진하는 방법을 보여준다.

Skai는 AI 기반의 옴니채널 광고 및 분석 플랫폼으로, 브랜드와 기관이 검색, 소셜, 소매 미디어 시장 및 기타 “벽돌 정원” 채널을 통해 유료 미디어를 계획, 출시, 최적화 및 측정할 수 있도록 설계되었다. Skai가 Amazon Bedrock 에이전트를 활용하여 데이터 접근과 분석을 개선하고 고객 인사이트를 향상시킨 방법에 대해 소개한다.

중동의 주요 전자 상거래 플랫폼인 Snoonu가 AI 기반 맞춤화를 통해 제품 발견 경험을 변화시킨 과정을 소개합니다.

이 블로그 글에서는 연구 대학이 SageMaker HyperPod를 도입하여 동적 SLURM 파티션, 세밀한 GPU 자원 관리, 예산 고려 컴퓨트 비용 추적, 그리고 다중 로그인 노드 부하 균형을 통해 AI 연구를 가속화하는 방법을 소개합니다.

Amazon Nova를 활용한 Real-Time Race Track(RTRT)은 팬들이 자신만의 레이싱 서킷을 디자인하고 사용자화하여 공유할 수 있는 상호작용적인 경험을 제공한다. 피트 타이밍과 타이어 선택과 같은 전략적 레이싱 통찰력과 AI 음성 비서, 레트로 스타일 레이싱 포스터와 같은 대화형 기능을 강조하고 있다.

FuzzyPixel이 제작한 Picchu 애니메이션 단편을 활용해 주인공 Mayu와 그녀의 어머니를 위한 캐릭터 일관성 있는 모델을 세밀하게 조정하여 새 시퀄을 위한 스토리보드 컨셉을 빠르게 생성할 수 있게 함.

스토리보드는 현대 콘텐츠 제작의 중심 역할을 하는데, 아마존 노바 캔버스와 노바 릴 같은 AI 기반 모델(FMs)이 이 랜드스케이프를 변화시키고 있다. 이를 통해 손그림 순차적인 일러스트를 사용하는 전통적인 방식에서 벗어나 스토리를 매핑할 수 있다.

이 게시물에서는 Amazon Q 데이터 접근자를 위한 TTI 인증을 구현하는 방법을 소개했습니다. ISV와 기업을 위한 설정 프로세스를 다루고 TTI 인증이 사용자 경험을 간단하게 만들면서도 보안 표준을 유지하는 방법을 시연했습니다.

프루프포인트는 Amazon Q Business를 통합하여 전문 서비스를 재정의했습니다. 이는 기업 데이터를 기반으로 질문에 답변하고 요약을 제공하며 콘텐츠를 생성하고 작업을 완료하는 완전 관리형 생성형 AI 기반 어시스턴트입니다. 이 게시물에서는 Amazon Q Business가 프루프포인트의 전문 서비스를 어떻게 변화시켰는지, 배포, 기능 및 미래 로드맵을 자세히 살펴봅니다.

Coveo의 Passage 검색 API를 Amazon Bedrock 에이전트 액션 그룹으로 배포하여 응답 정확도를 향상시키는 방법 소개. Coveo 사용자는 현재의 색인을 활용하여 조직 전반에 새로운 생성 경험을 신속하게 배포할 수 있음.

Amazon SageMaker HyperPod CLI 및 SDK를 사용하여 대규모 AI 모델의 훈련 및 배포 프로세스를 최적화하는 방법을 실제 분산 훈련 예제를 통해 보여줍니다. FSDP를 사용한 분산 훈련 및 추론용 모델 배포의 실용적인 예제를 제공하며, CLI는 일반적인 작업을 위한 간단한 명령을 통해 단순화된 워크플로우를 제공하고, SDK는 복잡한 요구 사항을 위한 유연한 개발 옵션을 제공합니다.

이 솔루션은 FM 일괄 추론 작업을 간편하고 확장 가능하게 만들어줍니다. 수백만 문서의 임베딩 생성이나 대규모 데이터셋으로 사용자 지정 평가 또는 완료 작업 실행과 같은 FM 일괄 추론 요구사항을 효율적으로 처리할 수 있는 고도로 확장 가능한 방법을 제공합니다.

자연어 데이터베이스 분석이 조직이 구조화된 데이터와 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있는 방법을 살펴봅니다. 대형 언어 모델 (LLM) 에이전트의 힘을 통해 복잡한 쿼리를 명확하고 검증 가능한 추론 단계로 분해하고, 오류를 잡아내고 실패를 분석하며 쿼리를 사용자 의도와 스키마 요구 사항과 정확하게 일치하도록 세밀하게 조정함으로써 데이터베이스 분석을 향상시킵니다.

이 글에서는 Amazon 지식 베이스를 RAG 애플리케이션에 자동화된 방법으로 배포하는 방법을 보여줍니다.

이 블로그 포스트에서는 Amazon Bedrock를 통해 제공되는 Amazon Nova 모델을 사용하여 KIE 솔루션을 구축하고 평가하는 종단간 접근 방식을 시연합니다. 데이터 준비, 솔루션 개발, 성능 측정이라는 세 가지 핵심 단계를 포함하며, FATURA 데이터 세트를 사용하여 포괄적인 방법을 설명합니다.

Amazon SageMaker HyperPod의 새로운 클러스터 생성 경험을 통해 한 번의 클릭으로 필요한 AWS 리소스가 포함된 SageMaker HyperPod 클러스터를 만들 수 있고, 자동으로 권장되는 기본값이 적용됩니다.

Datadog Cloud Security의 새로운 보안 기능을 통해 Amazon Bedrock 구성 오류를 사전에 감지하고 해결할 수 있습니다. 이 통합은 AI 보안을 클라우드 보안 전략에 통합하여 종합적인 AI 보안을 제공하고, 실시간 위험 감지를 통해 AI 관련 보안 문제를 식별하며, 사전 구축된 감지로 AI 규정을 준수하는 것을 단순화합니다.

이 포스트에서는 CloudFront를 사용하여 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 에이전트 엔드포인트를 위한 사용자 정의 도메인 이름을 생성하는 방법을 안내합니다. 이 솔루션은 개발팀에 대한 통합을 간소화하고 조직과 일치하는 사용자 정의 도메인, 더 깔끔한 인프라 추상화, 엔드포인트 업데이트 시 간편한 유지 관리를 제공합니다.

Amazon SageMaker HyperPod가 이제 Karpenter를 활용한 관리 노드 자동 스케일링을 지원한다. SageMaker HyperPod 클러스터의 효율적인 스케일링을 가능케 하며, Karpenter의 혜택과 활성화 및 구성 방법에 대한 세부 정보를 제공한다.

부에노스아이레스 시의 정부와 GenAIIC가 개발한 AI 보티는 시민들의 정부 절차 관련 질문에 대답하는 데 사용됩니다. 이 솔루션은 유해한 사용자 쿼리에 응답하는 것을 방지하는 입력 가드레일 시스템과 관련 정보를 검색하고 응답을 생성하는 정부 절차 에이전트 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

Amazon SageMaker AI, AWS Lambda, AWS Step Functions을 사용한 데이터 보완 솔루션 소개. 환경 분석가, 보건 당국, 비즈니스 인텔리전스 전문가를 위해 PM2.5 데이터 예측하는 솔루션. openAFRICA에서 트레이닝 데이터셋 확보, 시계열 예측으로 PM2.5 값을 예측.

아마존 파이낸스 기술팀은 Amazon의 글로벌 영역에서 표준화된 금융 의사 결정과 운영 효율을 뒷받침하는 포괄적인 기술 솔루션을 개발하고 관리한다. 이 글에서는 팀이 Amazon Bedrock의 생성 AI 기술과 Amazon Kendra의 지능적인 검색을 활용하여 비즈니스 도전에 대한 솔루션을 개념화하고 구현한 방법을 설명한다.

이제 Inception Labs의 Mercury 및 Mercury Coder Foundation 모델이 아마존 베드락 마켓플레이스 및 아마존 세이지메이커 점프스타트를 통해 이용 가능합니다. NVIDIA H100 GPU에서 초고속 확산 기반 언어 모델을 배포하는 방법과 코드 생성 및 도구 사용 시나리오에서의 능력을 소개합니다.

Amazon Health Services가 Amazon.com 검색에서 발견성 문제를 해결하기 위해 AWS SageMaker, Bedrock, EMR 등을 사용하여 머신러닝, 자연어 처리, 벡터 검색 기능을 결합하여 고객들에게 관련 있는 의료 서비스를 제공하는 능력을 향상시켰다.

아마존 베드락을 활용하여 기존 시스템을 통합하고 효율적인 인사이트를 얻기 위한 새로운 워크플로우를 만들 수 있습니다. 이 통합은 기술, 비기술, 리더십 역할에 모두 이점을 줄 수 있습니다.