이 글에서는 AWS Trainium2에서 추측적 디코딩이 어떻게 작동하는지와 생성된 토큰당 비용을 줄이는 데 어떻게 도움이 되는지를 설명합니다.

AWS는 생성적 AI 이니셔티브를 개념에서 생산 및 지속 가능한 가치 창출로 전환하는 데 도움을 주는 ‘Path-to-Value’ 프레임워크를 소개합니다.

이 글에서는 AWS Lambda를 사용하여 Amazon Nova 맞춤화를 위한 확장 가능하고 비용 효율적인 보상 함수를 구축하는 방법을 설명합니다. 강화 학습 기법을 통해 다양한 보상 시스템을 설계하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 React 애플리케이션에 실시간 AI 브라우저 에이전트를 임베드하는 방법을 소개합니다. 세 가지 단계로 구성된 이 과정은 샘플 애플리케이션을 생성하는 데 도움을 줍니다.

이번 포스트에서는 아마존 베드록을 활용한 아마존 노바 모델의 세부 조정 과정을 소개합니다. 도메인 특정 작업에서 우수한 성능을 발휘하는 의도 분류기 예제를 통해 각 단계를 설명합니다.

의료 및 생명과학 분야에서 AI 에이전트는 임상 데이터를 처리하고 규제 서류를 제출하는 데 도움을 줍니다. 그러나 민감한 데이터와 규제 요건으로 인해 인간의 감독이 필요합니다. 이 글에서는 AWS 서비스를 활용한 HITL 구조 구현 방법을 소개합니다.

이 글에서는 오디오 임베딩의 이해와 아마존 노바 멀티모달 임베딩 구현 방법, 오디오 콘텐츠 검색 시스템 구축에 대해 설명합니다. 오디오를 벡터로 표현하는 방법과 아마존 노바의 기술적 기능을 배울 수 있습니다.

아마존 베드록 프로젝트를 통해 특정 작업에 대한 추론 비용을 할당하고 AWS 비용 탐색기 및 데이터 내보내기에서 분석할 수 있습니다. 이 글에서는 프로젝트 설정 방법을 안내합니다.

이 글에서는 아마존 노바 2 소닉을 활용해 두 AI 호스트 간의 흥미로운 대화를 생성하는 자동화된 팟캐스트 생성기를 만드는 과정을 소개합니다.

이 글에서는 Qwen 2.5 7B Instruct 모델을 RLVR을 사용해 도구 호출을 위해 세밀하게 조정하는 방법을 설명합니다. 데이터셋 준비, 보상 함수 설계, 훈련 구성 및 결과 해석 등을 다룹니다.

이 글에서는 아마존 베드록과 오픈서치를 사용하여 의미 기반 및 텍스트 기반 검색을 결합한 생성형 AI 비서 구현 방법을 소개합니다.

이 글에서는 Strands Evaluations SDK의 ActorSimulator가 평가 파이프라인에 통합된 구조화된 사용자 시뮬레이션 문제를 어떻게 해결하는지 살펴봅니다.

TGS는 Amazon SageMaker HyperPod를 활용하여 지진 기초 모델의 분산 학습을 거의 선형적으로 확장하고, 더 큰 맥락 창을 구현했습니다. 이로 인해 학습 시간이 6개월에서 5일로 단축되었습니다.

AWS 네트워크 방화벽을 설정하여 AgentCore 리소스의 접근을 승인된 인터넷 도메인 목록으로 제한하는 방법을 소개합니다. 이 글에서는 SNI 검사를 통한 도메인 수준 필터링에 대해 설명합니다.

아마존 베드록의 멀티모달 기초 모델을 통해 비디오 이해를 확장하는 세 가지 아키텍처 접근 방식을 살펴봅니다. 각 접근 방식은 다양한 사용 사례와 비용-성능 균형을 고려하여 설계되었습니다.

이 글에서는 Amazon Quick Microsoft Teams 확장을 여러 AWS 리전에서 배포할 때 데이터 거주지를 준수하는 방법을 소개합니다. GDPR 및 데이터 주권 요구 사항을 준수하는 데 도움이 되는 설정 방법을 배울 수 있습니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock, Amazon Elastic Container Service, Amazon DynamoDB, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하여 AI 기반 A/B 테스트 엔진을 구축하는 방법을 소개합니다.

이 블로그 포스트에서는 Amazon SageMaker Unified Studio와 SageMaker Catalog를 활용하여 오프라인 기능 저장소를 구축하는 방법을 단계별로 안내합니다.

아마존 베드록 AgentCore의 정책 기능은 에이전트의 자체 판단과 독립적으로 작동하는 결정적 집행 계층을 제공합니다. 이를 통해 자연어로 작성한 비즈니스 규칙을 세다르 정책으로 변환하고, 사용자 권한에 따른 세밀한 접근 제어를 구현할 수 있습니다.

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.