Category: AWS Batch

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 […]

소개 미디어, 광고, 교육 산업에서 비디오 콘텐츠는 폭발적으로 증가하고 있습니다. Cisco의 예측에 따르면 2022년 기준으로만 전체 인터넷 트래픽의 82%가 비디오가 될 것이라고 전망하였습니다.[1] 하지만 이 방대한 영상 자산에서 원하는 장면을 찾고, 콘텐츠를 분류하고, 인사이트를 추출하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 기존의 비디오 검색은 수동으로 입력한 메타데이터나 파일명에 의존했습니다. “2024년 마케팅 캠페인 영상”이라는 제목만으로는 그 안에 어떤 […]

본 게시글은 “Running NVIDIA Cosmos world foundation models on AWS by Abhishek Srivastav, Brett Hamilton, Diego Garzon, Jathavan Sriram, and Shaun Kirby“를 번역한 글입니다. 자율주행 차량, 로봇공학, 스마트 팩토리를 위한 Physical AI 시스템을 개발하고 있다면, 충분한 양의 고품질 학습 데이터를 확보하는 것이 핵심 과제일 것입니다. 이 블로그에서는 NVIDIA Cosmos™ 월드 파운데이션 모델(WFM)을 Amazon Web Services(AWS)에 […]

해당 포스트는 당근의 김현호님, 서진형님, 권민재님과 함께 작성했으며, 이전에 AWS 글로벌 블로그에 포스팅한 영문 블로그와 동일한 내용입니다. 이 시리즈의 1부에서는 당근이 개발한 새로운 피처 플랫폼에 대해 다루었습니다. 이 플랫폼은 피처 서빙, 스트림 수집 파이프라인, 배치 수집 파이프라인의 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 또한 요구사항, 솔루션 아키텍처, 다단계 캐시를 활용한 피처 서빙에 대해 설명했습니다. […]

조카소는 AI 기술을 활용하여 고도화된 사용자 경험을 제공하는 서비스입니다. 자막 생성 AI는 복잡한 과정 없이 신속하고 정확한 자동 자막 생성을 가능하게 하는 것으로, 크리에이터에게 콘텐츠 제작의 효율성을 높여줍니다. 바디프로필 AI는 고객의 얼굴 데이터를 활용하여 최적화된 비주얼 아웃풋을 제공, 개인화된 경험을 가능하게 합니다. 코드마피아는 이러한 AI 기반 서비스들을 통해 고객에게 편의성을 제공하고자 합니다. 바디프로필 AI 서비스 […]

이 글은 AWS Open Source Blog에 게시된 Create a Managed FFmpeg Workflow for Your Media Jobs Using AWS Batch by Guillaume Marchand and Daisy Riley을 한국어 번역 및 편집하였습니다. FFmpeg은 비디오 처리를 위해 널리 사용되는 업계 표준 오픈 소스 유틸리티입니다. FFmpeg는 모든 비디오 압축 형식에 대한 인코딩 및 디코딩, 오디오 인코딩 및 디코딩, 전송 스트림에서 […]