태그: Amazon EC2
Metaflow 및 AWS Trainium | 아마존 웹 서비스
이 글은 Outerbounds의 Ville Tuulos(공동 창업자 겸 CEO), Eddie Mattia(데이터 과학자)와 공동으로 작성한 게스트 포스트입니다. ...
LLM 배포 비용을 평균 50% 절감하는 Amazon SageMaker의 새로운 추론 기능을 위해 Kubernetes Operators를 사용하세요 | 아마존 웹 서비스
Kubernetes용 AWS 컨트롤러(ACK)를 사용하는 Kubernetes용 Amazon SageMaker Operators의 새 버전을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. ACK는...
Amazon Bedrock에 호스팅된 다중 모드 기반 모델을 사용하여 슬라이드 데크와 대화 – 2부 | 아마존 웹 서비스
이 시리즈의 1부에서는 Amazon Titan 다중 모달 임베딩 모델을 사용하여 개별 슬라이드를 원본 슬라이드로 변환하는 솔루션을 제시했습니다.
Amazon EKS 및 Karpenter를 통해 신약 발견을 위한 AI 교육 및 추론 확장 | 아마존 웹 서비스
아이암빅 테라퓨틱스(Iambic Therapeutics) 리더십팀과 공동으로 작성한 게스트 포스트입니다. 아이암빅 테라퓨틱스(Iambic Therapeutics)는...
Amazon EKS 클러스터 내 AWS Inferentia 노드에 대한 오픈 소스 관찰성 | 아마존 웹 서비스
최근 기계 학습(ML)의 발전으로 인해 모델이 점점 더 커지고 있으며, 그 중 일부에는 수천억 개의 매개변수가 필요합니다. 비록 그들은...
NVIDIA GTC 2024의 AWS: AWS에서 생성 AI를 통해 혁신 가속화 | 아마존 웹 서비스
AWS는 글로벌 인공 지능(AI) 솔루션인 NVIDIA GTC에서 18,000명 이상의 오프라인 참석자와 267,000명 이상의 가상 참석자를 소개하고 연결하게 된 것을 기쁘게 생각합니다.
AWS와 Hugging Face가 함께하는 북미 지역의 생성적 AI 로드쇼 | 아마존 웹 서비스
2023년에 AWS는 고객의 생성 인공 지능(AI) 여정을 가속화하기 위해 Hugging Face와의 협력 확대를 발표했습니다. 허깅페이스는 2016년 설립된...
Gradient는 AWS Inferentia를 통해 LLM 벤치마킹을 비용 효율적이고 쉽게 만듭니다 | 아마존 웹 서비스
Gradient의 Michael Feil과 공동으로 작성한 게스트 포스트입니다. 대규모 언어의 성능 평가...
Amazon EKS에서 PyTorch 2.0 FSDP를 사용하여 LLM 확장 – 2부 | 아마존 웹 서비스
이 게시물은 Meta의 PyTorch 팀과 공동으로 작성한 게스트 게시물이며, 이 시리즈의 1부에 이어집니다.
BMC AMI zAdviser Enterprise 및 Amazon Bedrock을 통해 DevOps 성숙도 달성 | 아마존 웹 서비스
소프트웨어 엔지니어링에서는 팀 성과와 강력하고 안정적인 애플리케이션 구축 사이에 직접적인 상관관계가 있습니다. 데이터 커뮤니티는 엄격한 기준을 채택하는 것을 목표로 합니다.
Amazon Transcribe를 사용하여 보안 애플리케이션을 구축하기 위한 모범 사례 | 아마존 웹 서비스
Amazon Transcribe는 고객이 배치 또는 스트리밍 모드에서 음성을 텍스트로 변환할 수 있는 AWS 서비스입니다. 머신러닝 기반의 기술을 사용합니다...
산업 운영에서 생성적 AI의 잠재력 활용 | 아마존 웹 서비스
진화하는 제조 환경에서 AI와 머신 러닝(ML)의 혁신적인 힘은 분명하며 운영을 간소화하는 디지털 혁명을 주도하고 있습니다.
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