2025년, Amazon SageMaker AI는 핵심 인프라 제공에서 용량, 가격 성능, 관측성, 사용성 등 네 가지 차원에서 혁신적인 개선을 이루었다. 이번 시리즈에서는 이러한 다양한 개선 사항과 이점에 대해 논의된다. 첫 번째 파트에서는 유연한 트레이닝 계획의 출시로 용량 개선을 논의한다. 또한 추론 워크로드의 가격 성능 개선에 대해 설명한다.
2025년, Amazon SageMaker AI는 여러 개선 사항을 도입하여 생성적 AI 워크로드의 교육, 조정 및 호스팅을 지원했습니다. 이 글에서는 관측성, 모델 맞춤 및 모델 호스팅을 개선한 내용을 다루고 있습니다. 이러한 개선으로 SageMaker AI에서 새로운 고객 사용 사례를 지원할 수 있었습니다.
의료 및 생명 과학 분야에서 책임 있는 AI 시스템을 구축하기 위한 중요한 설계 고려 사항을 탐구하며, 건강한 AI 응용 프로그램의 안전하고 효과적인 보장을 위해 거버넌스 메커니즘, 투명성 아티팩트 및 보안 조치에 초점을 맞춥니다. 이 글은 오류와 편향과 같은 위험을 완화하기 위한 필수 정책들을 다루며, AI 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 신뢰, 책임, 환자 안전을 증진합니다.
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.
