기업은 애플리케이션에 안전한 임베드 챗을 구현하는 것이 어려운데, 이를 해결하기 위해 Quick Suite Embedding SDK를 사용한 챗 에이전트 임베드 솔루션을 제공한다.

이 글에서는 Amazon Nova Canvas에서 제공하는 가상 시착 기능을 탐구하며, 빠르게 시작할 수 있는 샘플 코드와 최상의 결과를 얻는 데 도움이 되는 팁을 제공합니다.

이 포스트는 Amazon Bedrock, LangGraph 및 Amazon SageMaker AI에서 관리되는 MLflow를 사용하여 지능적인 대화형 에이전트를 구축하는 방법에 대해 탐구합니다.

이 게시물에서는 Amazon SageMaker 학습 작업에서 veRL과 Ray를 사용하여 경쟁 프로그래밍을 위한 특수화된 70억 개 파라미터 모델인 CodeFu-7B를 훈련하는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 데이터 준비, 분산 훈련 설정 및 종합적인 관측성을 다루며, 이 통합된 방법이 복잡한 강화 학습 훈련 작업에 대해 계산 규모와 개발자 경험을 모두 제공하는 방법을 소개합니다.

Amazon Quick과 통합하기 위한 MCP 서버 구축 및 검증 방법에 대한 여섯 단계 체크리스트를 소개하고, MCP 클라이언트 동작과 제약 조건에 대해 설명하는 Amazon Quick 사용자 가이드를 활용하는 “How to” 가이드입니다.

이 글에서는 실제 고객 에이전트 및 지식 엔진 (CAKE)의 구현을 통해 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 통합 지능 시스템을 구축하는 방법을 보여줍니다.

아마존 Bedrock, 아마존 Bedrock 지식베이스, AWS Lambda 및 기타 AWS 서비스를 활용하여 AI 기반 채용 시스템을 구축하는 방법 소개. 인재 모집 설명서 작성, 후보자 소통, 면접 준비 등을 개선하면서도 인간의 감독 유지.

기업 LLM fine-tuning을 효율적이고 확장 가능한 솔루션으로 변화시키는 방법을 소개하며, 도메인 특화 응용 프로그램에서 더 나은 모델 성능을 달성하기 위한 것.

이 글에서는 Amazon Web Services (AWS) 계정에 Fullstack AgentCore Solution Template (FAST)를 배포하는 방법과 해당 아키텍처를 이해하는 방법, 그리고 요구 사항에 맞게 확장하는 방법을 알 수 있습니다. FAST를 사용하면 인증, 인프라 구성 (IaC), 배포 파이프라인 및 서비스 통합을 처리하면서 자체 에이전트를 구축하는 방법을 배울 수 있습니다.

Amazon Bedrock의 구조화된 출력 기능은 제한된 디코딩을 통해 기반 모델로부터 스키마 호환성을 갖춘 검증된 JSON 응답을 얻는 방식을 근본적으로 변화시킵니다. 이 기사에서는 전통적인 JSON 생성의 어려움과 구조화된 출력이 이를 해결하는 방법을 탐구합니다.

이 글에서는 Amazon Nova 루브릭 기반 판사 기능을 탐구하며, 루브릭 기반 판사가 무엇인지, 판사가 어떻게 훈련되는지, 고려해야 할 지표 및 판사를 보정하는 방법에 대해 다룹니다. Amazon Nova 루브릭 기반 LLM-판사 방법론의 노트북 코드를 공유하여 SageMaker 훈련 작업을 사용하여 두 가지 다른 LLM의 출력물을 평가하고 비교합니다.

Amazon S3 기반 템플릿을 활용하여 ModelOps 워크플로우를 간소화하는 방법과, Service Catalog 접근 방식과 비교한 주요 이점을 살펴보며, GitHub 및 GitHub Actions과 통합된 사용자 정의 ModelOps 솔루션을 생성하는 방법을 시연하여 팀이 완전히 기능하는 ML 환경을 원 클릭으로 프로비저닝하는 방법을 보여줍니다.

이 포스트에서는 AppSync 이벤트를 사용하여 능력있고 서버리스 AI 게이트웨이 아키텍처의 기반을 구축하는 방법에 대해 설명합니다. AWS 서비스와의 통합 방법을 탐색하여 AI 게이트웨이 아키텍처에서 제공되는 기능을 포괄적으로 다룹니다. 또한 샘플 코드로 여러분의 계정에서 시작할 수 있도록 안내합니다.

Amazon Bedrock AgentCore 서비스는 이제 AWS Cloud Development Kit (AWS CDK), Terraform 및 AWS CloudFormation 템플릿과 같은 다양한 IaC 프레임워크에서 지원됩니다. 이 통합은 IaC의 기능을 AgentCore에 직접 제공하여 개발자가 AI 에이전트 인프라를 프로비저닝, 구성 및 관리할 수 있게 합니다. 본문에서는 CloudFormation 템플릿을 사용하여 날씨 활동 플래너용 엔드 투 엔드 애플리케이션을 구축합니다.

아마존 카탈로그팀이 아마존 베드락을 활용해 대규모 시스템을 구축하여 정확도를 지속적으로 향상시키고 비용을 줄이는 자기 학습 시스템을 소개합니다.

본문에서는 Strands 에이전트, Meta의 Llama 4 모델 및 Amazon Bedrock을 사용하여 다중 에이전트 비디오 처리 워크플로우를 구축하는 방법을 탐구하며, 전문화된 AI 에이전트들이 협력하여 비디오 콘텐츠를 자동으로 분석하고 이해하는 방법을 살펴봅니다. 이 솔루션을 소개하기 위해 Amazon SageMaker AI를 사용하여 코드를 안내할 것입니다.

팔로알토 네트웍스의 장치 보안팀은 아마존 베드락을 활용하여 자동 로그 분류 파이프라인을 개발하여 생산 문제의 조기 경고 신호를 감지하고 문제에 대응할 시간을 더 많이 확보했다. 이들은 Amazon Bedrock을 통해 자동으로 로그 데이터를 분류하고 분석하는 방법에 대해 논의하고, 이 자동화 파이프라인이 잠재적 문제를 탐지하는 방법과 솔루션 아키텍처, 구현 통찰력을 공유한다.

이 게시물은 Amazon Bedrock를 사용한 생성적 AI 가이드 비즈니스 보고 솔루션을 소개하며, 비즈니스에 대한 성과 및 도전과제를 작성하는 데 초점을 맞춰 내부 커뮤니케이션과 보고를 간소화하고 가속화하는 스마트하고 실용적인 솔루션을 제공합니다.

이 게시물은 Amazon Bedrock 데이터 자동화 및 Amazon Bedrock 가드레일을 사용한 자동화된 PII 감지 및 마스킹 솔루션을 소개하며, 수신 이메일과 첨부 파일의 대량 텍스트 및 이미지 콘텐츠를 처리하는 사용 사례를 통해 솔루션의 구현 절차를 안내합니다. 이 솔루션은 권한이있는 인원이 안전하게 이메일 통신 및 첨부 파일을 관리하고 검토할 수 있는 React 기반 사용자 인터페이스를 제공합니다.

이 게시물은 Amazon Bedrock 및 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 사용하여 AI 기반 웹사이트 어시스턴트를 구축하는 방법을 보여줍니다.

기업 조직은 웹 기반 애플리케이션에 점점 더 의존하고 있지만, 많은 워크플로가 수동적이며, 이로 인해 운영 효율성과 규정 준수 위험이 발생하고 있다. 이 기술 블로그는 AI 에이전트 주도의 브라우저 자동화가 기업 워크플로 관리에 미치는 영향에 대해 다루고 있다.

Qbtech는 Amazon SageMaker AI와 AWS Glue를 활용하여 머신러닝 워크플로우를 최적화했고, 특징 공학 시간을 주간에서 몇 시간으로 단축하면서도 의료 공급자가 요구하는 높은 임상 기준을 유지했다.

이 게시물은 Amazon Nova를 사용하여 생성 AI를 통해 마케팅 캠페인 작성을 간소화하고 가속화하는 방법에 초점을 맞추고 있습니다. 콜롬비아 최대 은행 중 하나인 Bancolombia가 Amazon Nova 모델을 활용하여 마케팅 캠페인을 위한 시각 자료를 생성하는 방법을 소개합니다.

이 포스트에서는 vLLM과 Bring Your Own Container (BYOC) 접근 방식을 사용하여 Amazon SageMaker AI 엔드포인트에 Voxtral 모델을 호스팅하는 방법을 보여줍니다. vLLM은 대규모 언어 모델(LLM)을 제공하는 고성능 라이브러리로, 향상된 메모리 관리를 위한 페이지드 어텐션과 여러 GPU에 걸쳐 모델을 분산하는 텐서 병렬성을 특징으로 합니다.

이 포스트에서는 Amazon SageMaker에서 MLflow를 관리하여 이러한 실험을 기록하고 진행 상황을 모니터링하는 통합 시스템을 제공하는 방법을 보여줍니다.

TwelveLabs Marengo 임베딩 모델이 Amazon Bedrock에서 비디오 이해력을 향상시키는 방법을 소개합니다. 이 모델을 사용하여 비디오 의미 검색 및 분석 솔루션을 구축하고 Amazon OpenSearch Serverless를 벡터 데이터베이스로 활용하여 간단한 메타데이터 일치 이상의 의미 검색 기능을 제공합니다.

Strands 에이전트를 사용한 두 가지 강력한 조율 패턴을 탐구합니다. 여행 계획 도구를 사용하여 다양한 조율 전략이 동일한 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다.

이 게시물에서는 Amazon S3 일반 버킷에서 직접 데이터를 읽는 ML 훈련 워크로드의 처리량을 최적화하기 위한 실용적인 기술과 권장 사항을 제시합니다.

Harmonic Security가 Amazon SageMaker AI, Amazon Bedrock 및 Amazon Nova Pro를 활용하여 ModernBERT 모델을 세밀하게 조정하여 저지연, 정확하고 확장 가능한 데이터 누출 감지를 달성하는 방법에 대한 내용입니다.

이 포스트에서는 CRM 시스템 및 데이터베이스 간의 데이터 통합, 규제 준수를 위한 설명 가능하고 감사 가능한 AI 결정 제공, 일관된 보험 가입 규칙으로 자동 사기 탐지를 가능케 하는 지능형 보험 가입자 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. 이 솔루션은 투명한 위험 평가를 위한 Amazon Nova 2 Lite, 관리형 MCP 서버 인프라를 위한 Amazon Bedrock AgentCore, 자연어 상호작용을 위한 Amazon Quick Suite를 결합하여 30분 이내에 배포할 수 있는 생산 준비 시스템을 제공합니다.

아마존 세이지메이커 AI의 새로운 아마존 노바 모델 평가 기능을 소개하는 블로그 포스트입니다. 이 업데이트는 사용자 정의 메트릭 지원, LLM 기반 선호도 테스트, 로그 확률 캡처, 메타데이터 분석, 대규모 평가를 위한 다중 노드 스케일링을 추가했습니다.

Amazon Lookout for Vision에서 Amazon SageMaker AI로 컴퓨터 비전 작업을 이전하고, AWS Marketplace에서 제공되는 사전 훈련된 모델을 사용하여 사용자 정의 하자 검출 모델을 훈련하는 방법을 소개합니다. SageMaker Ground Truth로 데이터셋 라벨링, 유연한 하이퍼파라미터 구성으로 모델 훈련, 실시간 또는 일괄 추론을 위한 배포까지 단계별 안내를 제공하여 자동 품질 검사에 대한 제어와 유연성을 높입니다.

Amazon SageMaker AI 추론에 양방향 스트리밍을 도입했는데, 이는 추론을 단방향 교환이 아닌 지속적인 대화로 변환시킵니다. 본문에서는 SageMaker AI 엔드포인트에 양방향 스트리밍 기능을 갖춘 컨테이너를 구축하고 배포하는 방법을 안내하며, Deepgram의 미리 구축된 모델과 컨테이너를 사용해 실시간 추론을 위한 양방향 스트리밍 기능을 활성화하는 방법을 보여줍니다.

Amazon SageMaker HyperPod가 NVIDIA Multi-Instance GPU(MIG) 기술을 지원함으로써 강력한 GPU를 여러 격리된 인스턴스로 분할하여 추론, 연구, 상호작용 개발과 같은 동시 작업을 실행할 수 있게 되었습니다. GPU 활용도를 극대화하고 낭비되는 자원을 줄이는 MIG는 기업이 다양한 머신러닝 작업에서 성능 격리와 예측 가능한 서비스 품질을 유지하면서 비용을 최적화할 수 있도록 도와줍니다.

이 게시물에서는 다중 제공업체 생성 AI 게이트웨이 참조 아키텍처를 소개하며, 이를 통해 LiteLLM을 AWS 환경에 배포하여 여러 모델 제공업체 간의 제너레이티브 AI 워크로드의 관리와 거버넌스를 최적화하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. 이 중앙 집중식 게이트웨이 솔루션은 Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI 및 외부 제공업체를 지원하면서 포괄적인 보안, 모니터링 및 제어 기능을 유지하며 제공자 단편화, 분산형 거버넌스, 운영 복잡성 및 비용 관리와 같은 일반적인 기업 과제에 대응합니다.

Snowflake AI Data Cloud와 Amazon Web Services(AWS) 도구를 활용하여 조직이 데이터 기반 의사결정을 내리고 운영 효율을 높이며 경쟁 우위를 확보할 수 있는 생성적 AI 솔루션을 구축하는 방법에 대해 다루고 있습니다.

RoboTic-Tac-Toe는 두 대의 로봇이 틱택토 보드를 움직이는 대화형 게임으로, LLMs가 게임 플레이와 로봇 움직임을 조율합니다. 자연어 명령을 사용해 로봇을 제어하고, 플레이어는 자신의 표시를 게임 보드에 놓을 수 있습니다. 이 게시물에서는 틱택토 게임을 이해하고 현재 플레이어를 위한 최적의 게임 전략과 움직임 계획을 결정하기 위해 사용된 구조와 프롬프트 엔지니어링 기술을 탐구합니다.

Biomni의 전문 도구를 Amazon Bedrock AgentCore Gateway와 통합하여 생산 준비가 완료된 바이오의료 연구 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 연구자들은 안전하고 확장 가능한 인프라를 통해 30개 이상의 생체 의학 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다. 이 구현은 연구 프로토 타입을 기업급 시스템으로 변환하는 방법을 보여주며, 과학적 재현 가능성을 위해 지속적인 메모리, 의미론적 도구 발견 및 포괄적인 관측 가능성을 갖추고 있습니다.

그래픽 사용자 인터페이스는 수십 년 동안 발전해 왔지만, 오늘날 사용자들은 점점 애플리케이션과 대화를 주고받기를 원합니다. 이 글에서는 루틴 작업 관리를 유동적이고 무선으로 전환하는 참조 애플리케이션인 스마트 할 일 앱에 진정한 음성 중심 경험을 추가하는 방법을 소개합니다.

Amazon Bedrock에서 Cohere Embed 4 다중 모달 임베딩 모델을 완전히 관리되는 서버리스 옵션으로 제공한다. 기업 검색용 Embed 4의 이점과 독특한 기능에 대해 살펴보며 Strands Agents, S3 Vectors, Amazon Bedrock AgentCore와의 통합을 통해 강력한 agentic retrieval-augmented generation (RAG) 워크플로우를 구축하는 방법을 안내한다.

본문에서는 다중 에이전트, 다중 모달 인공지능 시스템을 위한 네 가지 핵심 협업 패턴을 탐구하며 – 도구로서의 에이전트, 스왐 에이전트, 에이전트 그래프, 에이전트 워크플로우 – 각각을 언제, 어떻게 적용해야 하는지에 대해 오픈소스 AWS Strands Agents SDK와 아마존 노바 모델을 사용하는 방법에 대해 논의합니다.

기업은 지능적인 AI 에이전트를 구동하기 위해 구조화된 데이터 저장소에 원활하게 접근해야 합니다. 그러나 이러한 자원이 여러 AWS 계정에 걸쳐있는 경우 통합 문제가 발생할 수 있습니다. 이 게시물에서는 Amazon Bedrock 에이전트를 서로 다른 AWS 계정에 있는 Amazon Redshift 클러스터의 지식베이스에 연결하는 실용적인 솔루션을 탐구합니다.

규제 산업에서는 각 AI 응답이 정책과 도메인 지식을 준수하는지를 수학적으로 확신해야 합니다. Amazon Bedrock Guardrails의 자동 추론 기능을 이용하여 신뢰성 있는 AI 시스템을 구축하는 방법에 대한 내용입니다.

이 포스트에서는 Amazon SageMaker AI에 NVIDIA의 Parakeet ASR 모델을 배포하는 방법을 탐구하며 비동기 추론 엔드포인트를 사용하여 대량의 오디오 데이터를 처리하는 확장 가능하고 비용 효율적인 파이프라인을 만드는 방법을 살펴봅니다. 이 솔루션은 최신 음성 인식 능력과 Lambda, S3, Bedrock 같은 AWS 관리형 서비스를 결합하여 오디오 파일을 자동으로 변환하고 지능적인 요약을 생성하여 기업이 고객 통화, 회의 녹음 및 기타 오디오 콘텐츠에서 가치 있는 통찰력을 대규모로 끌어낼 수 있습니다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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…

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

이 게시물은 Amazon Bedrock의 foundation models (FMs) 중 Amazon Nova Pro를 사용하여 높은 정확도의 문서 필드 로컬라이제이션을 실현하는 방법을 보여줍니다. 이러한 모델을 사용하면 프론트엔드 노력을 최소화하면서 문서 필드를 정확하게 찾아내고 해석할 수 있어 처리 오류와 수동 개입을 줄일 수 있습니다.

이 포스트에서는 Amazon Q Business에 맞춤형 플러그인을 설계하고 구현하여 교육 자료에서 답변을 검색하여 직원 교육을 간소화하는 지능형 챗봇을 만드는 방법을 탐구합니다. 이 솔루션은 사용자 인증 및 권한 부여를 위해 Amazon Cognito를 사용한 안전한 API 액세스를 구현하고, 다양한 문서 형식을 처리하며, RAG 향상된 응답 및 사용자 정의 플러그인을 통한 이메일 에스컬레이션 기능을 포함합니다.

전통적인 소프트웨어 개발 생명주기에서 많은 시간이 각 단계에서 소비되는 것에 대해 알아봤습니다. 이 게시물에서는 Amazon Q Developer를 활용하여 AWS에서 확장 가능한 MERN 스택 웹 애플리케이션을 구축함으로써 얻을 수 있는 생산성 향상을 살펴보았습니다.

이 포스트에서는 최신 기술 스택을 사용하여 실용적인 RAG 채팅 기반 어시스턴트를 구현하는 방법을 보여줍니다. 솔루션은 NVIDIA NIMs를 사용하여 LLM 추론 및 텍스트 임베딩 서비스를 제공하며, NIM Operator가 이들의 배포와 관리를 처리합니다. 아키텍처에는 Amazon OpenSearch Serverless가 포함되어 유사성 검색을 위한 고차원 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리합니다.

Amazon Bedrock AgentCore Identity는 AI 에이전트를 위한 종합 식별 및 액세스 관리 서비스로, AWS 리소스와 제3자 도구에 안전한 액세스를 가능하게 합니다. 에이전트 식별 디렉토리, 에이전트 권한 부여자, 리소스 자격 증명 제공자 및 리소스 토큰 보관소와 같은 강력한 식별 관리 기능을 제공하여 조직이 대규모로 AI 에이전트를 안전하게 배포할 수 있습니다.

이 게시물은 Salesforce Agentforce를 Amazon Bedrock Agents와 Amazon Redshift와 통합하여 기업 업무 프로세스를 자동화하는 실용적인 협업을 탐구합니다.

Asana AI Studio와 Amazon Q index가 통합되어 기업 효율성을 높이는 지능적인 워크플로우 자동화와 데이터 접근성을 향상시키는 방법을 살펴봅니다.

Amazon Q Business는 기업이 데이터와 지식의 가치를 발견하는 데 도움을 주는 완전히 관리되는 생성 AI 기반 어시스턴트이다. Amazon Q Business를 사용하면 회사의 다양한 데이터 소스와 기업 시스템에 저장된 정보와 전문 지식을 활용해 빠르게 질문에 답을 찾고 요약 및 콘텐츠를 생성하며 작업을 완료할 수 있다.

본문에서는 Amazon Bedrock에 여러 생성 AI 모델을 배포하여 LLM 모델에게 텍스트 응답의 주제 요약을 작성하도록 지시하는 방법을 강조합니다. 그런 다음 이러한 LLM 생성 요약을 검토하는 판사로서 여러 LLM 모델을 사용하여 요약 제목과 요약 설명 사이의 내용 일치를 판단하고 등급을 할당하는 방법을 보여줍니다.

Arize AX 서비스를 사용하여 Strands Agents를 통해 시작된 AI 에이전트 작업을 추적하고 평가하여 에이전트 워크플로우의 정확성과 신뢰성을 확인하는 방법 소개.

Amazon Nova의 제약 디코딩을 통해 구조화된 출력 도구의 신뢰성을 제공했다. 이제 Amazon Nova Foundation 모델(FMs)을 사용하여 복잡한 스키마를 기반으로 데이터를 추출하고 도구 사용 오류를 95% 이상 줄일 수 있다. 본문에서는 Amazon Nova FMs를 구조화된 출력 사용 사례에 어떻게 활용할 수 있는지 탐구한다.

AWS Serverless MCP 서버가 서버리스 라이프사이클 전반에 걸쳐 개발을 가속화하는 방법을 살펴보고 있습니다. get_iac_guidance 및 get_lambda_guidance와 같은 도구를 사용하여 구조적인 결정을 내린 후 get_serverless_templates, sam_init를 통해 개발을 간소화하고 SAM 통합, webapp_deployment_help, configure_domain를 통해 배포합니다. 우리는 대화형 AI 접근 방식이 아키텍처 설계부터 운영까지 전 과정을 변화시키는 방법을 보여줍니다.

Amazon Bedrock 에이전트를 사용하여 실시간 문서 분석을 위한 지능형 eDiscovery 솔루션을 구축하는 방법을 소개합니다. 문서 분류, 계약 분석, 이메일 검토, 법적 문서 처리를 위한 특수 에이전트를 배포하고 다중 에이전트 아키텍처를 통해 함께 작동하는 방법을 보여줍니다. 구현 세부 정보, 배포 단계 및 조직이 특정 eDiscovery 요구 사항에 적응할 수있는 확장 가능한 기반을 만드는 데 필요한 모범 사례를 안내합니다.

Amazon Bedrock와 Amazon Transcribe의 고급 기능을 활용하여 음성 녹음을 간결하고 구조화된 요약으로 변환하는 서버리스 회의 요약 시스템을 소개합니다. 이 프로세스를 자동화함으로써 조직은 핵심 통찰력, 업무 항목 및 결정 사항이 체계적으로 기록되고 이해관계자에게 접근 가능하게 됩니다.

제조업에서 서비스 보고서로부터의 소중한 통찰력이 종종 문서 저장 시스템에서 제대로 활용되지 않습니다. 이 글은 Amazon Web Services (AWS) 고객이 생성 AI를 사용하여 여러 보고서로부터 중요 정보를 자동으로 디지턀화하고 추출하는 솔루션을 구축하는 방법을 탐색합니다.

Amazon Bedrock의 응용 프로그램 추론 프로필 기능을 활용하여 다중 테넌트 AI 배포에 대한 강력한 모니터링 솔루션을 구현하는 방법을 탐색합니다. 복잡한 다중 테넌트 환경에서 세밀한 사용량 추적, 정확한 비용 할당 및 동적 자원 관리를 가능하게 하는 시스템 생성 방법을 시연합니다.

본문에서는 서버리스 데이터 호수 아키텍처를 활용하여 안전한 RAG 애플리케이션을 구축하는 방법을 탐구합니다. Amazon S3, Amazon DynamoDB, AWS Lambda, Amazon Bedrock Knowledge Bases 등 AWS 서비스를 사용하여 비정형 데이터 자산을 지원하고 구조화된 데이터로 확장할 수 있는 종합 솔루션을 만드는 방법을 다룹니다. 기업 데이터에 대한 세밀한 액세스 제어를 구현하고 보안 경계를 준수하는 메타데이터 기반 검색 시스템을 설계하는 방법을 다루며, 이러한 접근법은 조직의 데이터 가치를 극대화하고 견고한 보안 및 규정 준수를 유지하는 데 도움이 됩니다.

패션 산업에서 빠르게 혁신하는 도중 AI를 활용하면서 독성 콘텐츠의 문제가 발생할 수 있다. Amazon Bedrock Guardrails의 다중 모달 독성 감지 기능을 사용하여 윤리적 기준을 유지하고 유해 콘텐츠를 걸러내는 방법에 대해 소개한다.

Amazon SageMaker가 MLflow 3.0을 완전 관리형으로 지원하여 AI 실험을 간소화하고 아이디어부터 제품 생산까지 생성 모델 AI 개발을 가속화하는 방법을 탐색합니다.

Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition 데이터를 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 통해 자연어 쿼리할 수 있는 방법에 대해 알아봅니다.

SageMaker 통합 스튜디오와 AWS IAM을 사용하여 Amazon Bedrock 모델을 위한 견고한 권한 프레임워크를 설정하는 방법을 소개하며, 어드민이 안전하고 협업 가능한 환경 내에서 특정 모델에 누가 접근할 수 있는지 정확히 관리하는 방법을 안내합니다. 기업의 관리 시나리오에 대한 코드 예시와 함께 모델 접근을 제어하기 위한 세밀한 권한을 생성하는 방법을 안내합니다.

Qwen 패밀리의 최신 세대인 Qwen3은 Amazon Bedrock Marketplace 및 Amazon SageMaker JumpStart를 통해 사용 가능합니다. 0.6B, 4B, 8B 및 32B 파라미터 크기로 제공되는 Qwen3 모델을 배포하여 AWS에서 생성적 AI 애플리케이션을 구축, 실험 및 책임 있게 확장할 수 있습니다. 이 게시물에서는 Amazon Bedrock Marketplace 및 SageMaker JumpStart에서 Qwen3를 시작하는 방법을 보여줍니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock 플로우를 활용하여 Amazon SageMaker Unified Studio로 복잡한 AI 워크플로우를 만드는 방법을 소개합니다.

Amazon Bedrock을 활용한 중앙 집중식 Model Context Protocol (MCP) 서버 구현을 통해 기업 AI 워크로드에 대한 공유 리소스 및 도구 접근을 표준화하고 중앙 집중식 접근을 통해 보안과 거버넌스를 유지하면서 AI 혁신을 가속화하는 솔루션을 소개합니다.

Amazon Q 개발자 CLI를 사용하여 AWS Diagram MCP 및 AWS Documentation MCP 서버와 함께 고급 아키텍처 다이어그램을 생성하는 방법에 대해 살펴봅니다. 기본 다이어그램과 실제 다이어그램에 대한 기술, 자세한 예제 및 단계별 지침에 대해 설명합니다.

이 포스트에서는 Amazon Bedrock Guardrails에서 제공하는 새로운 안전장치 계층을 소개하고, 이점 및 사용 사례를 설명하며, AI 애플리케이션에서 이를 구현하고 평가하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

이 게시물에서는 아마존 베드락 에이전트의 다중 에이전트 협업을 사용하여 생명 과학 산업의 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 소개합니다. 연구 및 개발(R&D), 법률 및 재무 분야의 전문 에이전트가 다중 소스에서 데이터를 분석하여 종합적인 비즈니스 통찰을 제공하는 방법을 보여줍니다.