Category: News

새로운 Amazon WorkSpaces 씬 클라이언트는 가상 데스크톱에 대한 비용 효율적이고 안전하며 관리하기 쉬운 액세스를 통해 최종 사용자 및 IT 직원의 생산성을 개선합니다. 디바이스는 사전 구성되어 최종 사용자에게 직접 배송되므로 배포, 연결 및 사용할 준비가 됩니다. 제 테스트 설정은 다음과 같습니다. 씬 클라이언트는 모니터, 키보드, 마우스 및 기타 USB 주변 장치(예: 헤드셋, 마이크, 카메라)에 직접 연결되는 […]

오늘, Amazon Bedrock에서 Anthropic의 Claude 2.1 파운데이션 모델(FM)이 제공됨을 발표합니다. 지난 주 Anthropic은 최신 모델인 Claude 2.1을 정식으로 소개했습니다. 이 모델은 업계 최고의 200,000토큰 컨텍스트 창(Claude 2.0의 컨텍스트 2배), 할루시네이션 비율 감소, 긴 문서에 대한 정확성 향상, 시스템 프롬프트, 함수 호출 및 워크플로 오케스트레이션을 위한 베타 도구 사용 기능 등 기업을 위한 주요 기능을 제공합니다. […]

책임 있는 인공 지능(AI) 전략의 일환으로 이제 Amazon Bedrock Guardrails(미리 보기)을 사용하여 사용 사례와 책임 있는 AI 정책에 맞게 사용자 지정된 보호 장치를 구현함으로써 사용자와 생성형 AI 애플리케이션 간의 안전한 상호 작용을 촉진할 수 있습니다. AWS는 교육과 과학에 중점을 두고, AI 수명 주기 전반에 걸쳐 책임 있는 AI를 통합할 수 있도록 개발자를 지원함으로써 사람 중심의 […]

지난 7월에 Amazon Bedrock용 에이전트(미리보기)를 소개했습니다. 오늘부터 Amazon Bedrock용 에이전트를 정식 버전으로 사용할 수 있습니다. Amazon Bedrock용 에이전트는 여러 단계의 태스크를 오케스트레이션하여 생성형 인공 지능(AI) 애플리케이션 개발을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 에이전트는 파운데이션 모델(FM)의 추론 기능을 사용하여 사용자 요청 태스크를 여러 단계로 분할합니다. 개발자 제공 지침을 사용하여 오케스트레이션 계획을 만듭니다. 그런 다음 회사 API를 호출하고 […]

오늘 AWS는 클라우드 도입을 가속화하고 생산성을 개선하며 혁신을 주도할 수 있는 완전관리형 지식 서비스인 AWS re:Post Private를 출시합니다. re:Post Private을 사용하면 조직에서 협업을 강화하고 클라우드 커뮤니티를 위해 구축된 지식 리소스에 액세스할 수 있습니다. 이 서비스에는 AWS에서 엄선한 기술 콘텐츠 및 교육 자료 모음이 포함됩니다. 콘텐츠는 조직 구성원과 AWS Account 팀을 위한 비공개 토론 및 협업 […]

오늘부터 AWS Clean Rooms 차등 프라이버시(평가판)를 사용하여 몇 단계만 거치면 수학적으로 뒷받침되며 직관적인 제어 기능을 통해 사용자의 개인 정보를 보호할 수 있습니다. AWS Clean Rooms의 완전 관리형 기능이므로 사용자 재식별을 방지하는 데 유용한 차등 프라이버시 작업이 사전에 필요하지 않습니다. AWS Clean Rooms 차등 프라이버시는 협업에서의 종합적인 인사이트 생성에 개별 데이터의 기여가 도드라지지 않게 하기 때문에, […]

오늘 Amazon DataZone용 생성형 인공 지능(AI)으로 뒷받침되는 자동화 기능의 평가판을 발표합니다. 이 기능을 사용하면 조직 데이터에 컨텍스트를 제공하기 위해 필요한 시간을 크게 절약할 수 있습니다. 이 새로운 기능은 전통적으로 노동 집약적이었던 데이터 카탈로그 작성 프로세스를 자동화할 수 있습니다. Amazon Bedrock의 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하며, 데이터 자산 및 해당 스키마에 대한 자세한 설명을 생성하고 분석적 […]

Amazon SageMaker Clarify에서 이제 파운데이션 모델(FM) 평가(미리 보기)가 지원됩니다. 이제 데이터 과학자 또는 기계 학습(ML) 엔지니어는 SageMaker Clarify를 사용하여 정확성, 견고성, 창의성, 사실적 지식, 편향, 유해성 등의 지표를 기반으로 몇 분 만에 FM을 평가, 비교 및 선택할 수 있습니다. 이 새로운 기능은 SageMaker Clarify의 기존 기능에 추가되어 ML 데이터 및 모델의 편향을 감지하고 모델 예측을 […]

오늘, 배포 비용을 최적화하고 지연 시간을 줄이는 데 도움이 되는 새로운 Amazon SageMaker 추론 기능을 발표합니다. 이 새로운 추론 기능을 사용하면 동일한 SageMaker 엔드포인트에 하나 이상의 파운데이션 모델(FM)을 배포하고 각 FM에 예약되는 액셀러레이터 수와 메모리 양을 제어할 수 있습니다. 이렇게 하면 리소스 활용도를 높이고 모델 배포 비용을 평균 50% 절감하며 사용 사례에 따라 엔드포인트 규모를 […]

이제 Amazon SageMaker에서 개선된 모델 배포 경험을 통해 기존 기계 학습(ML) 모델과 파운데이션 모델(FM)을 더 빠르게 배포할 수 있습니다. 데이터 사이언티스트 또는 ML 실무자는 이제 SageMaker Python SDK의 새로운 ModelBuilder 클래스를 사용하여 모델을 패키징하고 로컬 추론을 수행하여 런타임 오류를 검증하며 로컬 IDE 또는 SageMaker Studio 노트북에서 SageMaker를 배포할 수 있습니다. SageMaker Studio의 새로운 대화형 모델 […]