Category: Advanced (300)

이 글은 AWS Cloud Operations & Migrations Blog에 게시된 Getting Started with CloudWatch agent and collectd by Helen Ashton and Kevin Lewin을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 관찰 가능성(Observability)은 워크로드의 상태, 사용량, 성능 및 고객 경험을 이해하는 데 도움이 됩니다. 관찰 가능성은 사고 감지 및 사고 해결 지원부터 새로운 기능이 사용자 및 워크플로에 미치는 영향을 이해하는 […]

본 게시물은 AWS Container Blog에 게시된 “Preventing log loss with non-blocking mode in the AWSLogs container log driver” by Wesley Pettit을 한국어로 번역한 글입니다. 소개 향상된 관찰 가능성과 문제 해결을 위해 컨테이너 로그를 컴퓨팅 플랫폼에서 중앙 로깅 서버에서 실행되는 컨테이너로 전달하는 것이 좋습니다. 실제로는 로깅 서버에 연결할 수 없거나 때때로 로그를 전송할 수 없는 경우가 […]

이 글은 AWS Big Data Blog에 게시된 ‘Automate alerting and reporting for AWS Glue job resource usage by Michael Hamilton and Angus Ferguson’을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 데이터 변환은 규모에 관계없이 모든 조직의 비즈니스에 필요한 데이터 인사이트를 제공하는데 핵심적인 역할을 합니다. 이러한 인사이트를 얻기 위해 고객들은 종종 소스 시스템에서 ETL(추출, 변환, 로드) 작업을 수행하여 보강된 […]

AWS CloudTrail은 사용자, 역할 또는 AWS 서비스가 수행하는 작업을 이벤트로 기록하는 서비스입니다. 이벤트에는 AWS Management Console, AWS Command Line Interface 및 AWS SDK, API에서 수행되는 작업이 포함됩니다. 이벤트는 Amazon Simple Storage Service(S3)에 JSON 형식의 압축 파일로 기록됩니다. 이 파일을 직접 다운받아 조회하거나 전체 포맷을 변경하지 않고 검색하는것은 매우 어려운 일 입니다. 서버리스 데이터 통합 서비스인 […]

이 글은 AWS Machine Learning Blog에 게시된 Interactively fine-tune Falcon-40B and other LLMs on Amazon SageMaker Studio notebooks using QLoRA by Sean Morgan, Philipp Schmid, and Lauren Mullennex를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 대규모 언어 모델(LLM; Large Language Models)을 파인튜닝(Fine-tuning) 하면 오픈 소스 파운데이션 모델(Foundation model)을 개선하여 도메인별 작업에서 더욱 향상된 성능을 끌어낼 수 있습니다. 이 […]

이 글은 AWS Machine Learning Blog에 게시된 Train a Large Language Model on a single Amazon SageMaker GPU with Hugging Face and LoRA by Philipp Schmid, Doug Kelly, and Robert Fisher을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 원문은 허깅페이스의 필립 슈미드(Philipp Schmid)와 공동 작성되었습니다. 대규모 언어 모델(LLM; Large Language Models) 분야의 발전과 LLM이 가치 있는 인사이트를 제공하는 […]

이번 게시글은 영문 게시글(Build a powerful question answering bot with Amazon SageMaker, Amazon OpenSearch Service, Streamlit, and LangChain by by Amit Arora, Navneet Tuteja, and Xin Huang)의 한글 번역글입니다. 엔터프라이즈 환경에서 생성 AI와 대규모 언어 모델(LLM; Large Language Models)의 가장 일반적인 유스케이스 중 하나는 기업의 지식 코퍼스를 기반으로 질문에 답변하는 것입니다. Amazon Lex는 AI 기반 […]

이번 게시글은 영문 게시글(Deploy Falcon-40B with large model inference DLCs on Amazon SageMaker by James Park, Abhi Shivaditya, Evandro Franco, Frank Liu, Qing Lan, and Robert Van Dusen)의 한글 번역글입니다. 2023년 6월 초에 Technology Innovation Institute (TII)는 오픈소스 기반 대규모 언어 모델(LLM)인 TII Falcon LLM을 출시했습니다. Amazon SageMaker를 통해 1조 개의 토큰으로 학습된 Falcon은 최고 […]

SK텔레콤은  대한민국 최대 이동통신 회사로, 고객에게 가장 신뢰받는 서비스를 제공하고 있습니다. SK텔레콤은 통신 사업자로서의 역할을 넘어서, 유무선 통신 인프라를 기반으로 하는 초연결 기술에 AI를 더하여 고객을 이롭게 하는 ‘AI Company’로의 비전을 갖고 있습니다. 이제 SK텔레콤은 통신 서비스 뿐만 아니라, 다양한 데이터를 바탕으로 한 AI 기반 서비스로 서비스를 확장하고 있습니다. SK텔레콤 ML서비스 개발팀 소개 SK텔레콤은 “에이닷“이라는 […]

이 글은 AWS Big Data 블로그의 Migrate Google BigQuery to Amazon Redshift using AWS Schema Conversion tool (SCT) by Jagadish Kumar, Anusha Challa, Amit Arora, and Cedrick Hoodye의 한국어 번역입니다. Amazon Redshift는 페타바이트 규모의 완전관리형 고속 데이터 웨어하우스로서, 분석 워크로드에서 프로비저닝 혹은 서버리스 형태의 컴퓨팅을 사용할 수 있는 유연성을 제공합니다. Amazon Redshift Serverless 및 Query […]