본문에서는 Mixture of Experts (MoE) 모델에 대한 멀티-로라 추론을 구현하는 방법과 커널 수준의 최적화에 대해 설명하며, 이 작업에서 어떻게 이점을 얻을 수 있는지 보여줍니다. GPT-OSS 20B를 이 포스트 전체에서 주요 예제로 사용합니다.

이 블로그 포스트에서는 Amazon Quick Sight와 Snowflake 간의 안전한 키페어 인증을 통한 데이터 소스 연결 설정 방법을 안내합니다.

이 포스트에서는 Amazon Nova 기반 모델을 활용한 마케팅 캠페인 이미지 생성 작업을 더욱 발전시켜, 이전 마케팅 캠페인에서의 학습을 통해 이미지 생성을 향상시키는 방법을 보여줍니다. Amazon Bedrock, AWS Lambda, Amazon OpenSearch Serverless를 통합하여 참조 캠페인을 활용하는 고급 이미지 생성 시스템을 만들어 브랜드 가이드라인을 유지하고 일관된 콘텐츠를 제공하며 새로운 캠페인 생성의 효과와 효율성을 향상시킵니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock에서 Foundation Models (FMs)을 활용하여 예측 정비 솔루션을 구현하는 방법과, 아마존의 제조 장비를 사례로 들어 그 활용성을 보여줍니다. 이 솔루션은 유연하며 다른 산업에 맞게 맞춤화할 수 있습니다.

타타 파워 CoE와 Oneture Technologies가 AWS 서비스를 활용하여 검사 프로세스를 자동화하는 방법을 탐구합니다.

UCLA의 OARC 및 REMAP 팀이 AWS의 서버리스 인프라, 관리형 서비스 및 생성 AI 서비스를 활용하여 솔루션을 신속하게 설계하고 배포하는 방법을 설명하며, Amazon SageMaker AI의 사용법과 몰입형 실시간 경험에서 안정적으로 활용하는 방법을 소개합니다.

Mobileye 팀은 AWS Graviton을 활용하여 REM™을 최적화하는 방법에 대해 설명합니다. 이를 통해 ML 추론과 Triton 통합에 초점을 맞추고 있습니다.

Amazon Search는 AWS Batch를 활용하여 GPU 인스턴스 활용을 최적화하여 SageMaker 학습 작업을 두 배로 늘렸습니다. P5, P4 등 GPU 가속 인스턴스 패밀리에서 기계 학습(ML) 학습 워크로드를 조정하는 관리 솔루션을 소개하며, 사용 사례 구현의 단계별 안내도 제공할 예정입니다.

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.

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 포스트에서는 아마존 SageMaker AI와 MCP를 활용하여 예측적 머신러닝 모델을 통합하여 AI 에이전트의 능력을 향상하는 방법을 소개합니다. Strands Agents SDK와 SageMaker AI의 유연한 배포 옵션을 사용하여, 개발자들은 대화형 AI를 강력한 예측 분석 기능과 결합한 고급 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

이 포스트에서는 AI 에이전트를 활용하여 여행 계획 솔루션을 구축하는 방법을 탐구합니다. 아마존 노바를 사용하는데, 다른 상업용 LLM에 비해 성능과 비용의 최적 균형을 제공합니다. 정확하지만 비용 효율적인 아마존 노바 모델과 LangGraph 오케스트레이션 기능을 결합하여 복잡한 계획 작업을 처리하면서 제품 배포의 운영 비용을 관리할 수 있는 실용적인 여행 보조 도우미를 만듭니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock Data Automation을 사용하여 웨비나 녹화물을 종합적인 핸드아웃으로 변환하는 자동화된 서버리스 솔루션을 구축하는 방법을 소개합니다. Amazon Bedrock Data Automation을 구현하여 영상 분석을 위해 트랜스크라이브하고 슬라이드 변경을 감지하며, Amazon Bedrock foundation 모델 (FM) 및 사용자 정의 AWS Lambda 함수를 AWS Step Functions에 의해 조정하는 과정을 안내합니다.

Amazon Bedrock을 사용하여 Text-to-SQL 솔루션을 구축하는 방법을 소개하고, Amazon Bedrock 에이전트의 기능을 설명하며, Part 2에서는 Amazon Q와 QuickSight를 활용하여 비즈니스 통찰력을 제공하는 방법을 소개합니다.

FDA와 같은 규제기관이 규정을 변경하면 조직은 내부 SOP를 검토해야 합니다. 이를 위해 Amazon Bedrock를 활용하여 규정 변경과 SOP 간의 관계를 파악하는 다양한 방법을 소개합니다.

이 글에서는 선도적인 GeoFM인 Clay Foundation의 Clay foundation 모델이 Amazon SageMaker에서 대규모 추론과 세밀한 조정을 위해 어떻게 배포되는지 살펴본다.

이 블로그는 생성 모델 AI 및 아마존 베드락을 사용하여 유전체 데이터베이스에 자연어 질문을 하는 텍스트-SQL 파이프라인을 배포하는 것을 탐구합니다. AWS Amplify를 사용하여 AI 어시스턴트 웹 인터페이스를 구현하는 방법과 SQL 쿼리를 생성하는 데 채택된 프롬프트 엔지니어링 전략을 설명합니다. 마지막으로, 서비스를 자체 AWS 계정에 배포하는 방법을 안내합니다.

이 블로그 포스트에서는 Amazon Bedrock를 활용하여 보험 데이터를 처리하는 다중 에이전트 협업 파이프라인을 소개하며, 분류, 변환 및 메타데이터 추출을 위한 전문 에이전트를 특징으로 합니다. 이 도메인에 대한 인식 접근 방식이 청구 문서, 비디오 및 오디오 파일과 같은 다양한 데이터 형식을 메타데이터로 변환하여 사기 탐지, 고객 360도 전망 및 고급 분석을 가능하게 하는 방법을 보여줍니다.

Amazon Web Services(AWS)를 사용하여 문서 번역을 자동화하는 방법을 소개합니다. Amazon Bedrock와 AWS 서버리스 기술을 활용하여 코드 실행, 데이터 관리, 애플리케이션 통합을 서버 관리 없이 수행할 수 있습니다.

AWS 서비스와 오픈 소스 도구를 통합하여 조직 내 강력한 레드 팀 매커니즘을 구축하는 방법에 대해 탐구합니다. 구체적으로 Data Reply의 레드 팀 솔루션을 소개하며 AI 안전 및 책임 있는 AI 실천을 강화하는 포괄적인 청사진을 논의합니다.

본 포스트에서는 Amazon Bedrock의 다중 에이전트 기능을 활용하여 AWS 비용 관리에 혁신적인 접근 방법을 보여줍니다. Amazon Nova FMs의 고급 기능을 사용하여 AI 기반 에이전트가 기관이 AWS 비용을 분석, 최적화 및 관리하는 방식을 혁신하는 솔루션을 개발했습니다.