Category: Amazon SageMaker

서버리스 NoSQL 데이터베이스인 Amazon DynamoDB는 100만 명 이상의 고객이 지연 시간이 짧은 대규모 애플리케이션을 구축하기 위해 사용하는 솔루션입니다. 데이터가 늘어나면서 조직은 운영 데이터에서 가치 있는 인사이트를 추출하는 방법을 끊임없이 모색하고 있으며, 이러한 데이터는 대부분 DynamoDB에 저장됩니다. 그러나 Amazon DynamoDB에 있는 해당 데이터를 분석 및 기계 학습(ML) 사용 사례에 최대한 활용하기 위해 고객이 사용자 지정 데이터 […]

오늘 Amazon SageMaker Lakehouse의 정식 출시를 발표합니다. Amazon SageMaker Lakehouse는 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 데이터 레이크와 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스 전반의 데이터를 통합하여 단일 데이터 사본을 대상으로 강력한 분석, 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML) 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. SageMaker Lakehouse는 데이터, 분석 및 AI를 위한 통합 플랫폼인 차세대 Amazon SageMaker의 일부로, 널리 채택된 […]

오늘 데이터, 분석 및 AI를 위한 통합 플랫폼인 차세대 Amazon SageMaker를 발표했습니다. 이 플랫폼은 널리 채택된 AWS 기계 학습 및 분석 기능을 통합합니다. 이 발표에는 데이터 및 AI 자산 관리를 간소화하는 기능 세트인 Amazon SageMaker 데이터 및 AI 거버넌스가 포함됩니다. 데이터 팀은 조직 전체에서 데이터 및 AI 모델을 찾고, 액세스하고, 관련 협업을 진행할 때 종종 […]

오늘 2024년 6월 평가판 릴리스에 이어 Amazon DataZone의 데이터 계보를 정식 출시했다는 소식을 발표하게 되어 기쁩니다. 또한 이 기능은 데이터, 분석 및 AI를 위한 통합 플랫폼인 차세대 Amazon SageMaker에서 카탈로그 기능의 일부로 확장되었습니다. 전통적으로 비즈니스 분석가들은 데이터 오리진을 검증하기 위해 수동 문서화 또는 개인 연결에 의존해 왔기 때문에 프로세스에 일관성이 없고 시간이 많이 걸렸습니다. 데이터 […]

오늘 데이터, 분석 및 AI를 위한 통합 플랫폼인 차세대 Amazon SageMaker를 발표하겠습니다. 완전히 새로운 SageMaker에는 데이터 탐색, 준비 및 통합, 빅 데이터 처리, 빠른 SQL 분석, 기계 학습(ML) 모델 개발 및 훈련, 생성형 AI 애플리케이션 개발에 필요한 거의 모든 구성 요소가 포함되어 있습니다. 현재 Amazon SageMaker는 Amazon SageMaker AI로 이름이 변경되었습니다. SageMaker AI는 차세대 SageMaker […]

오늘부터 파운데이션 모델(FM) 개발을 위해 복원력을 핵심으로 설계된 목적별 인프라인 Amazon SageMaker HyperPod에서 Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)를 지원하게 되었습니다. 이 새로운 기능을 통해 고객은 EKS를 사용하여 HyperPod 클러스터를 오케스트레이션하고, 대규모 모델 훈련을 위해 설계된 Amazon SageMaker HyperPod의 탄력적인 환경과 Kubernetes의 강력한 성능을 결합할 수 있습니다. Amazon SageMaker HyperPod는 1천여 개의 인공 지능(AI) 액셀러레이터에서 효율적으로 규모를 […]

Amazon Prime Day 2024(7월 17~18일)는 Amazon 역사상 최대 규모의 Prime Day 쇼핑 이벤트로, 행사 기간 이틀 동안 과거 어떤 Prime Day 행사보다 많은 품목이 판매되는 매출 기록을 세웠습니다. 전 세계 Prime 회원들은 35개 이상의 카테고리에서 수백만 건의 거래를 체결하여 수십억 달러를 절약했습니다. 저는 한국에 살고 있지만, 운 좋게도 Prime Day 2024의 AWS Heroes Summit에 참석하기 […]

오늘은 Amazon Bedrock 기반 Llama 3.1 모델이 출시되었다는 소식을 알려드립니다. Llama 3.1 모델은 현재까지 Meta의 가장 진보되고 성능이 뛰어난 모델입니다. Llama 3.1 모델은 광범위한 산업 벤치마크에서 최첨단 성능을 입증하고 생성형 인공 지능(생성형 AI) 애플리케이션을 위한 새로운 기능을 제공하는 8B, 70B 및 405B 파라미터 크기 모델의 모음입니다. 모든 Llama 3.1 모델은 Llama 3 모델의 16배에 달하는 […]

오늘 기계 학습(ML) 개발 수명 주기를 간소화하고 가속화하는 Amazon SageMaker Studio의 새로운 기능을 발표합니다. SageMaker Studio의 Amazon Q Developer는 SageMaker JupyterLab 환경에 기본적으로 내장된 생성형 AI 기반 어시스턴트입니다. 이 어시스턴트는 자연어 입력을 사용하며 각 태스크에 가장 적합한 도구를 추천하고, 단계별 지침을 제공하고, 시작하기 위한 코드를 생성하고, 오류 발생 시 문제 해결을 지원함으로써 ML 개발 수명 […]

오늘 Amazon SageMaker 기반 완전 관리형 MLflow 기능을 정식 출시합니다. 널리 사용되는 오픈 소스 도구인 MLflow는 기계 학습(ML) 팀이 전체 ML 수명 주기를 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. 이번 신규 출시를 통해 고객은 이제 몇 단계만으로 MLflow 추적 서버를 손쉽게 설정 및 관리할 수 있어 프로세스를 간소화하고 생산성을 높일 수 있습니다. 데이터 과학자와 ML 개발자는 […]