Category: Artificial Intelligence

이제 개선된 Amazon SageMaker Studio 환경을 발표합니다! 새 SageMaker Studio 웹 기반 인터페이스는 더 빠르게 로드되며, IDE 선택에 관계없이 기본 통합 개발 환경(IDE)과 SageMaker 리소스 및 도구에 대한 일관된 액세스를 제공합니다. JupyterLab 및 RStudio 외에도 SageMaker Studio에는 이제 Code-OSS(Visual Studio Code 오픈 소스) 기반의 완전 관리형 코드 편집기가 포함되어 있습니다. 코드 편집기와 JupyterLab은 모두 유연한 […]

오늘 AWS Application Composer의 통합 개발 환경(IDE) 확장 프로그램을 소개하게 되어 기쁩니다. 이제 IDE에서 직접 AWS Application Composer를 사용하여 현대적 애플리케이션을 시각적으로 구축하고, Amazon CodeWhisperer를 사용하여 코드형 인프라 템플릿을 반복적으로 개발할 수 있습니다. AWS re:Invent 2022에서 평가판으로 발표된 후 2023년 3월에 정식 출시된 Application Composer는 개발자가 시각적 캔버스에서 AWS 서비스를 끌어 놓고, 그룹화하고, 연결하여 애플리케이션 […]

오늘 AWS는 AWS Step Functions와 Amazon Bedrock의 최적화된 두 가지 새로운 통합 기능을 발표합니다. Step Functions는 개발자가 손쉽게 분산 애플리케이션을 구축하고, 프로세스를 자동화하고, 마이크로 서비스를 오케스트레이션하고, 데이터 및 기계 학습 (ML) 파이프라인을 생성할 수 있게 해주는 시각적 워크플로 서비스입니다. 지난 9월, 저희는 파운데이션 모델(FM)을 사용하여 생성형 인공 지능(AI) 애플리케이션을 구축하고 확장할 수 있는 가장 간편한 […]

클라우드 기반 컨택 센터를 관리한다면, 기업 고객의 신뢰와 충성도를 구축하는 데 있어 에이전트가 수행하는 중요한 역할을 알고 있을 것입니다. 컨택 센터에 연락해 본 적이 있는 사람들은 복잡한 결정을 안내하고, 필요한 지점에 신속하고 정확한 솔루션을 제공하는 데 에이전트가 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다. 시간이 소요될 수 있고, 제대로 수행되지 않는다면 좌절감이 유발될 수 있습니다. Amazon Connect의 […]

오늘은 Amazon CodeCatalyst에서 Amazon Q를 사용하여 소프트웨어 전송을 가속화하는 새로운 생성형 인공 지능(AI) 기능의 평가판을 시작합니다. 기능 개발 가속화 – Amazon Q의 기능 개발 기능을 사용하면 의견 및 READMEs 추가, 문제 설명 수정, 소규모 클래스 및 단위 테스트 생성, CodeCatalyst 워크플로 업데이트 등의 소프트웨어 개발 작업의 구현을 가속화할 수 있습니다. 이러한 작업은 개발자의 시간이 많이 […]

애플리케이션이 노후화됨에 따라 보안 유지 및 원활한 실행에는 점점 더 많은 노력이 필요합니다. 업그레이드를 관리하는 개발자는 다른 사람이 과거의 업그레이드에서 이미 발견한 주요 변경 사항 및 성능 최적화의 복잡성과 미묘한 차이를 재학습하기 위해 시간을 할애해야 합니다. 따라서 새로운 기능과 필수 유지 관리 작업 중 어느 쪽에 중점을 둘지 그 균형을 맞추는 일은 어렵습니다. 오늘은 Amazon […]

오늘은 비즈니스에 맞게 조정할 수 있는 업무용으로 설계된 새로운 생성형 인공 지능(AI) 기반 어시스턴트인 Amazon Q를 발표합니다. Amazon Q를 사용하여 회사의 정보 리포지토리, 코드, 데이터 및 엔터프라이즈 시스템에 연결하여 대화를 나누고, 문제를 해결하며, 콘텐츠를 생성하고, 인사이트를 획득하며, 조치를 취할 수 있습니다. Amazon Q는 직원에게 관련 정보와 조언을 즉각적으로 제공해 작업을 간소화하고, 의사 결정 및 문제 […]

오늘 저희는 업무용으로 특별히 제작되고 고객의 비즈니스에 맞게 조정할 수 있는 새로운 유형의 생성형 인공 지능(AI) 기반 어시스턴트인 Amazon Q의 평가판을 발표합니다. Amazon Q는 개발자와 IT 전문가를 지원하는 일련의 기능을 제공합니다. 이제 Amazon Q를 사용하여 AWS에서 애플리케이션 구축을 시작하고, 모범 사례를 조사하며, 오류를 해결하고, 애플리케이션의 새로운 기능을 코딩하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 예를 들어 […]

오늘은 Amazon SageMaker HyperPod를 소개합니다. 이 기능은 대규모 분산 교육을 위해 특별히 구축된 인프라를 제공하여 파운데이션 모델(FM) 교육 시간을 감축하도록 지원합니다. 이제 SageMaker HyperPod를 사용하여 몇 주 또는 몇 달 동안 FM을 학습할 수 있고, SageMaker는 클러스터 상태를 능동적으로 모니터링하여 결함이 있는 노드를 교체하고 체크포인트에서 모델 학습을 재개하여 자동화된 노드 및 작업 복원력을 제공합니다. 클러스터는 […]

지난 9월에 Knowledge Bases for Amazon Bedrock(평가판)을 소개했습니다. 오늘부터 Knowledge Bases for Amazon Bedrock을 정식 버전으로 사용할 수 있습니다. Knowledge base(기술 자료)를 사용하면 Amazon Bedrock의 파운데이션 모델(FM)을 회사 데이터에 안전하게 연결하여 검색 증강 생성(RAG)을 지원할 수 있습니다. 추가 데이터에 액세스하면 지속적으로 FM을 재훈련할 필요 없이 관련성이 높고 상황에 맞는 정확한 응답을 생성하는 데 도움이 됩니다. […]