Fundamentals of Generative AI for Beginners(입문자를 위한 생성형 AI 기초) - Coursera 과정
이 무료 교육 과정은 생성형 AI를 시작하려는 학생, 초기 경력 전문가 및 비 ML 실무자를 위해 개설되었습니다.
생성형 AI - 입문서
요즘에는 생성형 AI가 어디에나 있습니다. 그런데 생성형 AI가 무엇일까요? 대화, 이야기, 이미지, 동영상, 음악 등 새로운 콘텐츠와 아이디어를 만들 수 있는 일종의 AI라고 생각하시면 됩니다. 이 동영상은 AWS를 사용한 생성형 AI 여정을 위해 그것이 어디서 왔는지, 어디로 가는지, 어떻게 작동하는지, 어떻게 시작하는지에 대한 기초적인 개요를 제공합니다.
AWS에서 생성형 AI 애플리케이션 빌드
AWS에서 생성형 AI 애플리케이션을 빌드하려면 먼저 Amazon Bedrock에서 시작하여 사용 사례에 적합한 파운데이션 모델(FM)을 선택하면 됩니다. 원하는 경우 Amazon SageMaker JumpStart의 ML 허브를 사용하여 모델 개발 속도를 높일 수도 있습니다. 그런 다음 애플리케이션의 요구 사항에 맞게 AWS에서 추가 훈련을 통해 선택한 모델을 사용자 지정할 수 있습니다. 프로그래밍하고 코딩할 때 Amazon CodeWhisperer 서비스를 개발자 코딩 도구로 사용할 수 있습니다.
Amazon CodeWhisperer, AI 코딩 도우미
PartyRock, Amazon Bedrock 플레이그라운드
Amazon Q, 새로운 AI 기반 작업 도우미
Amazon SageMaker JumpStart ML 허브
Amazon Bedrock 및 파운데이션 모델(FM)
Amazon Bedrock 및 파운데이션 모델(FM)
Amazon Q, 새로운 AI 기반 작업 도우미
Amazon Bedrock에서 제공하는 Amazon Q는 업무 관련 질문에 답할 수 있는 AI 기반 도우미입니다. 다양한 비즈니스 소프트웨어 도구에 연결할 수 있으며 직원, 개발자 및 비기술 비즈니스 사용자의 일상 업무를 돕는 것을 목표로 합니다.
PartyRock, Amazon Bedrock 플레이그라운드
Amazon Bedrock에서 제공하는 PartyRock은 참여도가 높고 사용자 친화적인 생성형 AI 앱 빌드 플레이그라운드입니다. 몇 초 만에 고유한 앱을 만들고, 공유하고, 생성형 AI의 세계로 뛰어들 수 있습니다. 이 모든 경험을 즐기면서 말이죠.
Amazon Bedrock 및 파운데이션 모델(FM)
Amazon Bedrock은 사용 사례에 가장 적합한 FM을 선택할 수 있는 완전관리형 서비스입니다. Amazon의 Titan과 Al21Labs, Anthropic, co:here, Meta, Stability.Al 등 주요 AI 스타트업의 FM을 비롯하여 다양한 FM을 이용할 수 있습니다.
Amazon SageMaker JumpStart ML 허브
Amazon SageMaker JumpStart에는 수백 개의 내장 알고리즘과 사전 훈련된 모델이 있어 데이터 보안을 보장하는 동시에 SageMaker 내에서 ML 모델 구축 및 배포 속도를 높일 수 있습니다.
Amazon CodeWhisperer, AI 코딩 도우미
Amazon CodeWhisperer는 자연어로 작성된 주석과 통합 개발 환경(IDE)의 이전 코드를 기반으로 실시간으로 코드 제안을 생성합니다. 다양한 프로그래밍 언어에서 작동합니다.
Amazon CodeWhisperer로 코딩하기
AWS 데이터 및 API에 대한 훈련을 받은 Amazon CodeWhisperer는 IDE의 기존 코드(CodeWhisperer에서 생성했든 개발자가 작성했든 상관없음)를 분석하고, 문제가 있는 코드를 높은 정확도로 식별하고, 문제 해결 방법에 대한 지능적 제안 사항을 제공합니다. 사용자 지정 기능을 사용하면 조직의 내부 API, 라이브러리, 클래스, 메서드, 모범 사례를 비롯하여 더 정확한 제안이 생성됩니다. Amazon CodeWhisperer를 사용하여 탐색하고 생산성을 향상시키세요.
AI 코딩 도우미 - Amazon CodeWhisperer
Amazon Bedrock을 기반으로 구축
Amazon Bedrock의 포괄적인 기능을 사용하면 다양한 파운데이션 모델(FM)을 실험하고, 미세 조정 및 검색 증강 생성(RAG)과 같은 기술과 함께 데이터를 사용하여 사용자 지정하고, 관리형 에이전트를 생성할 수 있습니다. 이제 Amazon Bedrock을 사용하여 여행 예약, 보험 청구 처리부터 광고 캠페인 생성, 재고 관리에 이르기까지 복잡한 비즈니스 작업을 코드 작성 없이 실행할 수 있습니다.
Amazon Titan
AWS를 통해 사전 훈련된 강력한 모델 제품군인 Amazon Titan은 다양한 사용 사례를 지원합니다. 있는 그대로 배포하거나 데이터를 사용하여 비공개로 사용자 지정할 수 있습니다.
Amazon Bedrock을 사용하여 FM을 코드에 통합하기
Amazon Bedrock에 대해 알아보고 주요 Al 스타트업 및 Amazon의 생성형 AI 모델을 애플리케이션에 통합하는 방법을 알아보세요.
목적별 액셀러레이터에서 생성형 AI 모델 훈련
고객이 FM을 사용하여 실행, 구축, 사용자 지정하려는 것이 무엇이든 간에 가장 성능이 뛰어나고 비용 효율적이며 용도에 맞게 구축된 ML 인프라가 필요합니다. 지난 10년 동안 AWS는 다양한 고성능 저비용 ML 인프라 칩 옵션을 제공하기 위해 파트너 및 실리콘과 함께 투자해 왔습니다. AWS Trainium과 AWS Inferentia 칩은 생성형 AI 교육 모델 및 클라우드에서의 추론 실행에 드는 비용이 가장 저렴합니다.
몇 가지 샘플 앱을 사용해 보세요.
AWS에서 생성형 AI 애플리케이션을 빌드하려면 먼저 Amazon CodeWhisperer를 개발자 코딩 도구로 사용한 다음 Amazon Bedrock을 사용하여 사용자 사례에 적합한 파운데이션 모델(FM)을 선택합니다. 원하는 경우 Amazon SageMaker JumpStart의 ML 허브를 사용하여 모델 개발 속도를 높일 수도 있습니다. 그런 다음 애플리케이션의 요구 사항에 맞게 AWS에서 추가 훈련을 통해 선택한 모델을 사용자 지정할 수 있습니다.
FM으로 생성형 Al 앱을 빠르게 빌드
Streamlit(오픈 소스 Python 라이브러리), Python, Claude, Stable Diffusion, Amazon Bedrock과 함께 제공됩니다. 이미지 생성부터 텍스트 요약에 이르기까지 네 가지 사용 사례를 살펴보고 이 새로운 서비스의 다용도성을 보여줍니다.
LLM으로 일관된 대화 유지
LangChain을 Amazon Bedrock 및 Amazon DynamoDB와 함께 사용하고 자연스러운 대화에 참여할 수 있는 애플리케이션을 빌드하세요.
다국어 Q&A로 나만의 지식 기반 구축
Amazon Kendra, Amazon Translate, Amazon Comprehend, Amazon SageMaker JumpStart를 사용하여 검색 결과를 요약할 수 있는 다국어 지식 기반을 구축하세요.
AI를 통한 책임감 있는 빌드
책임감 있는 AI 및 ML 사용은 인류의 가장 어려운 문제를 해결하고, 인간의 수행 능력을 증대시키며 생산성을 최대화하는 데 있어서 중요한 역할을 합니다. AWS는 공정하고 정확한 AI 및 ML 서비스를 개발하고 AI 및 ML 애플리케이션의 책임감 있는 구축에 필요한 도구와 지침을 고객에게 제공하고자 최선을 다하고 있습니다.
추가 리소스
Al 기반 개발: 안전하고 복원력이 뛰어난 앱 생성
DeepLearning.AI 및 AWS의 대규모 언어 모델을 사용한 생성형 AI 교육 과정