AWS 기술 블로그

Category: Artificial Intelligence

Amazon SageMaker, Amazon OpenSearch Service, Streamlit, LangChain을 사용하여 강력한 질문/답변 봇 구축하기

이번 게시글은 영문 게시글(Build a powerful question answering bot with Amazon SageMaker, Amazon OpenSearch Service, Streamlit, and LangChain by by Amit Arora, Navneet Tuteja, and Xin Huang)의 한글 번역글입니다. 엔터프라이즈 환경에서 생성 AI와 대규모 언어 모델(LLM; Large Language Models)의 가장 일반적인 유스케이스 중 하나는 기업의 지식 코퍼스를 기반으로 질문에 답변하는 것입니다. Amazon Lex는 AI 기반 […]

AI/ML을 기반으로 한 서버리스 라이브 스트리밍/VOD 서비스 시작하기

동영상 중심의 컨텐츠 소비 패턴이 계속해서 확대됨에 따라, 실시간 방송 스트리밍이나 OTT와 같은 미디어 서비스 구축에 많은 관심이 쏠리고 있습니다. 하지만 온프레미스 기반의 미디어 서비스의 경우 이벤트나 컨텐츠에 따라 트래픽을 예측하기 어렵고, 그렇기 때문에 최대 시청자 혹은 컨텐츠 소비자의 트래픽에 맞춰 인프라를 운영해야 합니다. 이는 비용면에서도 비효율적이며, 예상한 것보다 많은 트래픽에 맞춰 확장하기도 어렵습니다. 이러한 […]

Amazon Kendra, LangChain 및 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 엔터프라이즈 데이터에서 높은 정확도의 생성형 AI 애플리케이션을 빠르게 구축하기

이번 게시글은 영문 게시글(Quickly build high-accuracy Generative AI applications on enterprise data using Amazon Kendra, LangChain, and large language models by Abhinav Jawadekar, Abhishek Maligehalli Shivalingaiah, Firaz Akmal, Jean-Pierre Dodel, and Mithil Shah) 의 한글 번역글입니다. 2023년 6월부터 LangChain이 정식으로 Amazon Kendra 검색 API를 빌트인으로 지원하면서 별도의 사용자 정의 클래스 및 함수 없이 Kendra를 적용할 […]

Falcon-40B 모델을 대규모 모델 추론 딥러닝 컨테이너(DLC)로 Amazon SageMaker에 배포하기

이번 게시글은 영문 게시글(Deploy Falcon-40B with large model inference DLCs on Amazon SageMaker by James Park, Abhi Shivaditya, Evandro Franco, Frank Liu, Qing Lan, and Robert Van Dusen)의 한글 번역글입니다. 2023년 6월 초에 Technology Innovation Institute (TII)는 오픈소스 기반 대규모 언어 모델(LLM)인 TII Falcon LLM을 출시했습니다. Amazon SageMaker를 통해 1조 개의 토큰으로 학습된 Falcon은 최고 […]

카카오스타일의 Amazon SageMaker 분산 훈련을 활용한 카테고리 자동 분류 시스템 모델 구축 사례

회사/팀 소개 카카오스타일은 모든 사람이 나만의 특별한 스타일을 가지고 있고, 내가 좋아하는 무언가를 발견했을 때의 즐거움이 일상을 더욱 나답게 만든다고 믿습니다. 사용자의 패션 뿐 아니라 일상에서의 모든 스타일을 위해 뷰티, 라이프 카테고리까지 확장하여 사용자의 즐거운 발견을 돕고 있습니다. 카카오스타일의 Vision & NLP(Natural Language Processing) 팀은 패션, 뷰티, 라이프 분야에서 컴퓨터 비전과 자연어 처리 기술을 활용하여 […]

Amazon SageMaker JumpStart를 사용하여 텍스트-이미지로 변환하는 Stable Diffusion 모델을 파인 튜닝 하기

이번 게시글은 영문 게시글(Fine-tune text-to-image Stable Diffusion models with Amazon SageMaker JumpStart by Vivek Madan, Heiko Hotz, and Xingchen Ma)의 한글 번역글입니다. 2023년 3월: 이 블로그는 텍스트–이미지 Stable Diffusion 모델을 파인 튜닝하기 위한 AMT HPO 지원을 검토 및 업데이트했습니다. 2022년 11월에 우리는 AWS 고객이 Amazon SageMaker JumpStart에서 Stable Diffusion 모델을 사용하여 텍스트에서 이미지를 생성할 수 […]

Amazon Kendra로 모든 유형의 자료 검색 구축하기 [1부-인덱스 생성과 문서 검색]

자료 검색 엔진 구축을 위해서는 편리한 UI/UX 제공, 빅데이터 및 인공지능 기술의 활용, 검색 엔진을 활용한 분석 및 시각화 등을 제공하여야 하며 다양한 데이터 소스를 연결하여 분산되어 있는 자료를 검색하고 관리하는 것이 필요합니다. 이러한 검색 엔진 구축을 통해 기업의 직원들은 필요한 정보를 훨씬 빠르게 찾고, 더 효과적으로 협업하며, 새로운 제품을 빠르게 개발할 수 있습니다. Amazon […]

SK텔레콤의 AWS Inferentia와 AWS Step Functions를 활용한 기계학습(ML) 파이프라인 구축 사례

SK텔레콤은  대한민국 최대 이동통신 회사로, 고객에게 가장 신뢰받는 서비스를 제공하고 있습니다. SK텔레콤은 통신 사업자로서의 역할을 넘어서, 유무선 통신 인프라를 기반으로 하는 초연결 기술에 AI를 더하여 고객을 이롭게 하는 ‘AI Company’로의 비전을 갖고 있습니다. 이제 SK텔레콤은 통신 서비스 뿐만 아니라, 다양한 데이터를 바탕으로 한 AI 기반 서비스로 서비스를 확장하고 있습니다. SK텔레콤 ML서비스 개발팀 소개 SK텔레콤은 “에이닷“이라는 […]

Amazon Rekognition과 Personalize를 이용하여 감정으로 이미지 추천하기

카메라로 사람의 표정을 분석하여 현재의 감정(Emotion)을 얻을 수 있다면, 개인화된 추천 시스템에서 유용하게 활용할 수 있습니다. 여기서는 Amazon Rekognition을 이용하여 사용자의 감정을 얻고, 사용자의 감정을 잘 표현하는 이미지를 Amazon Personalize를 이용하여 추천합니다. 이를 통해 Amazon의 완전관리형 서비스인 Rekognition과 Personalize를 효과적으로 사용하는 방법을 이해할 수 있습니다. 또한 감정을 표현하는 이미지는 Amazon SageMaker JumpStart의 Stable Diffusion 모델을 이용해 생성합니다. Stable Diffusion […]

Amazon SageMaker와 Amazon MWAA를 활용한 29CM의 개인화 추천시스템 MLOps 구축여정

29CM는 스토리텔링 노하우를 기반으로 한 온라인 셀렉트샵으로, 고객의 더 나은 선택을 돕고자 공통의 미션인 “Guide To Better Choice”를 달성하기 위해 모두가 노력하고 있습니다. 이러한 노력의 일환으로, 2022년 10월부터 사용자 개개인에게 최적화 된 경험을 제공하고자 자체 추천 서비스를 구축하는 것의 준비를 시작했고, 2023년 1월부터 본격적으로 추천 서비스 팀이 신설되었습니다. 그림 1. 29CM 웹/앱 홈페이지 프로젝트 소개 […]