AWS 기술 블로그
Category: Amazon SageMaker
Amazon SageMaker HyperPod로 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델 ‘ZERO’ 효율적으로 대규모 분산 학습하기
이 블로그는 슈퍼브에이아이의 차문수 (공동창업자, CTO), 장태웅 (머신러닝 엔지니어), 최상범(머신러닝 엔지니어) 님과 AWS 유용환 (GenAI Solutions Architect) 님이 작성해주신 블로그 입니다. 슈퍼브에이아이는 압도적인 비전 AI 노하우와 경험을 바탕으로 피지컬 AI로 확장 중인 비전 인텔리전스 기업입니다. 산업 현장에서 바로 적용 가능한 비전 파운데이션 모델 ‘ZERO(Zero-shot Object Detector)’를 어떻게 Amazon SageMaker HyperPod를 이용하여 효율적으로 학습시키고 개선했는지 소개하려 […]
NVIDIA와 함께 AWS에서 자율주행 3.0을 위한 End-to-End Physical AI 데이터 파이프라인 구축하기
본 블로그는 Olivier Sutter, Geoff Van Natter, Mikhail Yurasov, Amrith Prabhu, Steven DeVries, Wonsik Han이 작성한 Building an End-to-End Physical AI Data Pipeline for Autonomous Vehicle 3.0 on AWS with NVIDIA를 번역, 편집하였으며, 이해를 돕기 위해 Note를 추가했습니다. 도입 자율주행(AV) 개발은 아키텍처 관점에서 명확한 세대 전환이 진행 중입니다. AV 1.0: 인지(Perception), 예측(Prediction), 계획(Planning), 제어(Control)로 이어지는 […]
Amazon SageMaker HyperPod의 오토스케일링 알아보기
이 글은 Artificial Intelligence 블로그에 게시된 글 (Introducing auto scaling on Amazon SageMaker HyperPod)을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 2025년 8월에 Amazon SageMaker HyperPod가 Karpenter를 통한 관리형 노드 오토스케일링 지원하기 시작했습니다. 이를 통해 추론 및 학습 요구 사항에 맞춰 SageMaker HyperPod 클러스터를 효율적으로 확장할 수 있습니다. 실시간 추론 워크로드는 예측 불가능한 트래픽 패턴에 대응하고 서비스 수준 계약(SLA)을 유지하기 […]
AWS re:Invent 2025 요약: 자동차 및 제조업 하이라이트
본 블로그는 Emily O’Kelly와 Andreas Bogner, Ali Zagros, Chandana Keswarkar가 작성한 블로그를 번역, 편집하였습니다. Amazon Web Services re:Invent 2025가 12월 5일 라스베이거스에서 성공적으로 마무리되었으며, 63,000명 이상의 현장 참석자와 200만 명 이상의 라이브스트림 시청자가 함께했습니다. 5일간의 학습과 네트워킹 기간 동안 전 세계 비즈니스 리더들은 클라우드와 AI 기술을 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 고객 경험을 향상시키는 방법을 탐구했습니다. […]
삼성전자 로봇 설비 데이터 인사이트 혁신, Part 1: Amazon Quick Sight 대시보드
이 블로그 포스트는 삼성전자의 최석원님과 함께 작성되었습니다. 개요 삼성전자에서는 다양한 방법으로 로봇과 설비가 협업 할 수 있는 방법에 대해 고민하고 있습니다. 특히 양팔 로봇, 협동로봇, AMR (Autonomous Mobile Robot) 등과 자동화 설비를 이용한 통합 시스템을 구성하기 위하여 노력 하고 있습니다. 초기 AWS IoT Core와 AWS IoT Greengrass를 사용 데이터를 수집한 뒤 MongoDB에 실시간으로 데이터를 저장하는 […]
Amazon SageMaker AI로 해보는 GPT-OSS 추론 성능 테스트와 용량 산정
SageMaker AI 와 LLM 추론 개요 Amazon SageMaker AI는 데이터 과학자와 개발자를 위한 완전 관리형 ML 플랫폼 서비스입니다. 실험부터 배포까지 전체 ML 개발 과정을 단일 환경에서 처리할 수 있습니다. 필수 AI 라이브러리가 미리 설치된 주피터 노트북 포함하여 다양한 IDE를 지원하기 때문에 선호도에 맞는 개발 환경을 선택할 수 있습니다. 개발자들은 복잡한 인프라 관리에 대한 부담 없이 […]
카카오게임즈의 Amazon Bedrock 기반 실시간 채팅 번역 구축
카카오게임즈는 글로벌 게임 퍼블리셔이자 디벨로퍼로서, 언어와 지역, 환경의 경계를 넘어 전 세계 누구나 함께 즐길 수 있는 게임 경험을 만들어가고 있습니다. 모바일, PC 온라인, 콘솔 등 다양한 플랫폼을 아우르며, 전 세계 이용자들에게 고품질의 콘텐츠를 선보이고 있으며, 게임의 본질에 집중하여 지속 가능한 가치를 창출하는 동시에, 창의적이고 잠재력 높은 게임 IP를 발굴해 글로벌 시장에서 의미 있는 성과를 […]
무신사의 AI 기반 상품 추천 및 검색 시스템 구현 사례
무신사는 2001년 온라인 패션 커뮤니티로 시작하여 현재 약 1,500만 명의 회원을 보유한 국내 최대 패션 플랫폼으로 성장했습니다. 무신사 스토어에는 스트릿, 캐주얼, 디자이너, 하이엔드, 명품 등 다양한 브랜드가 입점해 있으며, 고객 맞춤형 쇼핑 경험을 제공합니다. 무신사는 패션 매거진, 오프라인 편집숍 등 다양한 사업을 전개하여 패션 생태계 전반을 아우르고 있으며, 최근에는 여성 패션, 라이프스타일, 뷰티 등으로 카테고리를 […]
Amazon OpenSearch Service 의 LTR 플러그인을 활용한 검색 품질 개선
개요 Amazon OpenSearch Service는 BM25(Best Match 25)라는 확률론적 순위 알고리즘을 사용하여 문서와 검색 키워드간 관련성 점수를 계산합니다. 문서에 고유 키워드가 더 자주 나타난다면 BM25 알고리즘은 해당 문서에 더 높은 점수를 부여합니다. 이는 검색 서비스에서 사용하는 인기 있는 알고리즘으로 사용자의 검색 의도에 맞게 키워드의 가중치를 조정하여 결과를 정렬합니다. 하지만, 이 알고리즘은 CTR(Click-through rate)과 같은 사용자의 행위는 […]
SK하이닉스의 RAG 플랫폼 구축 및 성능 평가/분석 연구 사례
이 블로그는 SK hynix 오세진 TL, 노정기 TL, 오태진 TL 이 함께 작성하였습니다. SK 하이닉스는 AI 시대라는 새로운 세상의 중심에 반도체가 있다는 사명감을 가지고 최고의 기술력을 향해 끊임없는 혁신을 이뤄 가고 있습니다. 세계 최고 성능의 HBM3를 최초 개발 및 출시한 데 이어 확장 버전인 HBM3E 역시 세계 최초 양산에 성공하며 메모리 반도체 시장을 선도하고 있고, 세계 […]









