Category: Artificial Intelligence

이 글은 AWS Database Delivery Blog에 게시된 10 Amazon Aurora tips for application developers – Part 2 by Rajeev Sakhuja을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 이 글은 Amazon Aurora를 어플리케이션 개발자가 사용하기 위한 10가지 팁 (10 Amazon Aurora tips for application developers) 게시물의 2부작 시리즈의 두번째 게시물 입니다. 1부에서는 10가지 팁중 처음 5가지 팁을 공유 했습니다. […]

롯데ON은 단순 상품판매 뿐만 아닌 상품에 대한 경험을 함께 제공할 수 있는 플랫폼을 목표로 서비스하고 있습니다. 패션, 뷰티, 럭셔리, 키즈 등 다양한 전문관을 운영하며 고객들이 선호하는 라이프 스타일 전반에 걸쳐 쇼핑에 관한 좋은 경험을 제공해 드릴 수 있도록 노력하고 있습니다. 롯데ON의 고객 쇼핑 경험을 높이기 위해, 추천플랫폼개발팀에서는 고객이 찾고 있는 상품이나 흥미를 느낄 만한 상품을 […]

롯데ON은 풍부한 오프라인 쇼핑 인프라, 온라인 쇼핑 노하우로 세상에 없던 새로운 쇼핑 경험을 제공하는 온라인 쇼핑 플랫폼으로 발전하고 있습니다. 단순히 상품을 판매하는 플랫폼이 아닌 상품에 대한 경험을 제공할 수 있는 플랫폼을 목표로 고객이 원하고 만족하는 서비스를 만들기 위해 노력하고 있습니다. 롯데ON은 메인페이지, 상품상세, 검색, 장바구니, 주문완료 페이지에 이르는 롯데ON 고객의 여정 전반에 걸쳐 다양한 형태의 […]

Llama 2의 대규모 언어 모델(Large Language Models)을 이용하여 질문/답변(Question/Answering)을 수행하는 chatbot을 vector store를 이용하여 구현합니다. 대량의 데이터로 사전학습(pretrained)한 대규모 언어 모델(LLM)은 학습되지 않은 질문에 대해서도 가장 가까운 답변을 맥락(context)에 맞게 찾아 답변할 수 있습니다. 이는 기존의 Rule 방식보다 훨씬 정답에 가까운 답변을 제공하지만, 때로는 매우 그럴듯한 잘못된 답변(hallucination)을 할 수 있습니다. 이런 경우에 파인 튜닝(fine tuning)을 통해 […]

Amazon Kendra는 여러 데이터 소스에 존재하는 문서와 텍스트 유형의 데이터를 크롤링하여 검색 결과에 반영하는 지능형 검색 엔진 서비스입니다. 데이터를 추출하거나 데이터 소스 연결을 위한 커넥터를 만들거나 인덱스에 대한 튜닝 작업을 구현할 필요 없이, 몇 번의 클릭만으로 검색 인덱스를 생성하고 바로 쿼리할 수 있습니다. 블로그 시리즈 [1부 – 인덱스 생성과 문서 검색]에서는 기본적인 Amazon Kendra 개념 […]

농심 켈로그는? 호랑이 기운이 솟아나는 콘푸로스트로 잘 알려진 농심 켈로그는 세계 최대의 시리얼 기업인 켈로그와 식품회사인 농심의 합작으로 1981년 설립되었습니다. 국내에 안성공장을 보유하고 있으며 콘푸로스트, 첵스초코, 리얼 그래놀라, 아몬드 푸레이크 등 대표 제품이 있고 프링글스, 켈로그 바, 프로틴 그래놀라 등으로 제품 포트폴리오를 확장하고 있습니다. 농심 켈로그는 ‘Be the 1st choice of breakfast, snacks and people’ 이라는 비전을 기반으로 소비자의 니즈 충족과 건강한 라이프 스타일 확대를 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 배경 B2C 기업은 다양한 채널에서 발생하는 제품 리뷰와 포스팅을 모니터링하고 비즈니스에 활용하고자 하나, 이런 환경을 구축하는 것은 쉽지 않습니다. 제한된 인력으로 다양한 채널에서 발생하는 리뷰 및 포스팅을 모두 확인하고 분석하는 데는 상당한 시간이 소요되며, 모니터링 채널이 증가할 경우 업무 부하가 […]

2023년 6월부터 AWS 서울 리전에서 EC2 G5인스턴스를 사용할 수 있게 되었습니다. 여기서는 Falcon Foundation Model을 Amazon SageMaker JumpStart를 이용해 AWS 서울 리전의 EC2 G5에 설치하고, 웹 브라우저 기반의 Chatbot을 생성하는 방법에 대해 설명합니다. Falcon FM은 HuggingFace의 Open LLM Leaderboard에서 상위권(2023년 7월 기준)에 위치할 만큼 우수한 성능을 가지고 있으면서도, 아파치 2.0 라이선스 정책에 따라 상용을 포함하여 누구나 자유롭게 사용할 […]

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 […]

마이크로서비스 아키텍처(MSA)와 인공지능(AI)은 현대화 애플리케이션 구현에 가장 많이 언급되는 기술입니다. 애플리케이션은 규모가 커질 수록 하나의 모놀리식 서비스가 아닌 다양한 마이크로서비스의 조합이 필요합니다. 그리고 사용자에게 추세나 패턴을 식별할 수 있는 인공지능 기능을 제공하기 위해서는 학습된 기계 학습 모델이 필요합니다. 이렇게 마이크로서비스 아키텍처와 기계 학습 모델로 구성된 애플리케이션은 고객의 요구에 따라서 확장하고 민첩하게 업데이트 되어야 합니다. 이번 […]