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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 […]

이제 AWS Lambda는 최대 12배 더 빠르게 스케일 업할 수 있습니다. 동기식으로 간접 호출된 각 Lambda 함수는 이제 모든 함수의 총 동시성이 계정의 동시성 한도에 도달할 때까지 10초마다 1,000회씩 동시 실행이 확장됩니다. 또한 이제 계정 내의 각 함수는 함수가 간접적으로 호출된 방식에 관계없이 서로 독립적으로 확장됩니다. 이러한 개선 사항은 추가 비용 없이 제공되며, 기존 함수를 […]

오늘부터 새로운 AWS 프리 티어 API를 사용하여 AWS 프리 티어 사용량을 확인할 수 있습니다. 이 API는 AWS Command Line Interface(AWS CLI)에서 바로 사용하거나 AWS SDK를 사용하여 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. AWS 프리 티어 프로그램을 통해 각 서비스별로 지정된 한도까지 AWS 서비스를 무료로 살펴보고 사용해볼 수 있습니다. AWS 프리 티어에는 다음과 같은 세 가지 유형의 오퍼링이 […]

오늘 Infrequent Access라는 Amazon CloudWatch Logs의 새로운 로그 클래스가 발표되었습니다. 이 새로운 로그 클래스는 자주 액세스하지 않는 로그에 대해 저렴한 비용으로 맞춤형 기능 세트를 제공하므로, 고객이 비용 효율적인 방식으로 모든 로그를 한곳에 통합할 수 있습니다. 고객의 애플리케이션이 계속 확장되고 성장함에 따라 생성되는 로그의 양도 증가하고 있습니다. 증가하는 로깅 비용을 줄이기 위해, 어려운 선택을 통해 절충해야 […]

오늘은 Amazon SageMaker Canvas에서 자연어 명령을 사용하여 기계 학습(ML)용 데이터를 탐색, 시각화 및 변환하는 기능을 소개합니다. 이제 SageMaker Canvas에서 파운데이션 모델(FM) 기반 자연어 명령을 지원하여 데이터 탐색, 분석, 시각화 및 변환을 위한 포괄적인 데이터 준비 기능을 보완합니다. 이제 자연어 명령을 사용하여 데이터를 탐색하고 변환하여 매우 정확한 ML 모델을 구축할 수 있습니다. 이 새로운 기능은 Amazon […]

Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)를 사용하면 볼륨에 상관없이 소프트웨어 구성 요소 간에 메시지를 전송, 저장 및 수신할 수 있습니다. 오늘 Amazon SQS는 선입선출(FIFO) 대기열을 위한 두 가지 새로운 기능을 도입했습니다. 일부 AWS 리전에서는 최대 처리량이 API 작업당 70,000TPS(초당 트랜잭션)까지 증가하여, 일괄 처리를 통해 초당 최대 700,000개의 메시지를 보내거나 받을 수 있습니다. DLQ(Dead Letter Queue) 리드라이브는 […]

오늘부터 Amazon Bedrock에서 자체 데이터를 사용하여 비공개로 안전하게 파운데이션 모델(FM)을 사용자 지정할 수 있습니다. 그런 다음 도메인, 조직 및 사용 사례에 맞는 특정 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 사용자 지정 모델을 사용하면 회사의 스타일, 의견, 서비스를 반영하는 고유한 사용자 경험을 만들 수 있습니다. 미세 조정을 수행하면 태스크별로 레이블링된 훈련 데이터 세트를 제공하여 모델 정확도를 높이고 FM을 […]

Amazon Redshift는 서비스에 인공 지능(AI)을 적용하여 효율성을 최적화하고 생산성을 높일 수 있도록 오늘 평가판으로 두 가지 새로운 기능을 출시합니다. 우선 Amazon Redshift Serverless가 더 스마트해집니다. 쿼리의 복잡성, 빈도, 데이터 세트 크기 등의 차원에 따라 능동적으로 용량을 자동 확장하여 맞춤형 성능 최적화를 제공합니다. 이를 통해 데이터 웨어하우스 인스턴스를 튜닝하는 시간을 줄이고 데이터에서 가치를 창출하는 데 더 […]