AWS 기술 블로그

Category: Intermediate (200)

브이몬스터의 Amplify Gen2 도입 사례

브이몬스터(VMONSTER)는 실시간 대화형 AI 휴먼 솔루션을 제공하는 혁신적인 SaaS 기업입니다. 브이몬스터는 AI 챗봇 서비스를 제공하며, 일반적인 텍스트 기반을 넘어 실제 사람과 대화하는 듯한 몰입감 있는 경험을 제공하는 AI 휴먼 인터페이스를 구현한 핵심 제품인 이젤(EJEL) 서비스를 제공합니다. 그림 1. 브이몬스터의 이젤(EJEL) 서비스 이젤(EJEL) 서비스는 사용자가 영상과 음성으로 AI와 소통할 수 있도록 하여 더 향상된 사용자 경험을 […]

Amazon Bedrock Gallery: AI가 그리는 당신의 전생 이야기

AWS Seoul Summit 2024은 올해로 10주년을 맞이한 국내 최대 규모의 IT 컨퍼런스입니다. 이번 Summit에서는 생성형 AI와 AWS 서비스를 활용해 새로운 아이디어를 탐색하고 이를 신속하고 효율적으로 실행하는 방법을 소개하는 다양한 콘텐츠가 준비되었으며, 많은 고객들이 참여했습니다. 이 블로그에서는 AWS 서비스를 직접 체험해 볼 수 있는 Expo 현장에서 참가자들에게 특별하고 재미있는 경험을 제공했던 “Amazon Bedrock Gallery” 데모의 아키텍처 […]

인터파크트리플의 보안 가시성 확보를 위한 SIEM 구축 사례

일상을 벗어난 모든 즐거움! 인터파크트리플은 광범위한 인벤토리로 전세계 어디든 넓고 깊은 비일상의 경험을 제공하고, 축적된 데이터로 고객을 이해하고 차별화된 컨텐츠로 상상 이상의 경험을 제공하며, 혁신을 주도하는 글로벌 기술 플랫폼을 운영하고 있습니다. 이러한 인터파크트리플에서는 지속적으로 고도화, 지능화되어 가는 위협에 효과적으로 대응하고 가시성 확보를 위하여 기존의 SIEM(Security Information and Event Management) 환경을 새롭게 개선하기 위하여, 표준화된 스키마 […]

Amazon Q Developer를 활용한 Amazon DynamoDB 개발 가속화

본 게시물은 AWS Database Blog에 게시된 “Faster development with Amazon DynamoDB and Amazon Q Developer” by Chris Gillespie 을 한국어로 번역한 글입니다. Amazon Q Developer는 AWS에서 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있는 Generative Artificial Intelligence(Gen AI) 도우미입니다. 통합 개발 환경(IDE)에서 사용될 때, Amazon Q는 소프트웨어 개발 지원을 제공합니다. Amazon Q는 코드에 대해 대화하고, 인라인 코드 완성을 […]

모델의 정확도와 품질 향상을 위해 Amazon Bedrock에서 Anthropic’s Claude 3 Haiku 모델 미세 조정하기

이 글은 AWS Machine Learning Blog에 게시된 ‘Fine-tune Anthropic’s Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock to boost model accuracy and quality‘ by Yanyan Zhang를 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Bedrock에서 제공되는 Anthropic Claude와 같은 최첨단 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터를 학습하여 인간과 같은 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다. Anthropic Claude 3 Haiku를 독점 데이터셋으로 […]

애플리케이션 개발자를 위한 PostgreSQL 아키텍처 고려사항: 파트 1

이 글은 AWS Database 블로그의 PostgreSQL architecture considerations for application developers: Part 1 by Peter Celentano and Tracy Jenkins의 한국어 번역입니다. 클라우드 아키텍처에서 애플리케이션 계층이 외부와 소통하는 핵심 역할을 함에도 불구하고, 우리는 종종 사용 중인 데이터베이스에 맞춰 애플리케이션을 최적화하는 방법을 간과하고는 합니다. 관계형 데이터베이스를 사용할 때는 단순히 스키마 설계에만 집중할 것이 아니라, 데이터베이스가 저장 시스템과 […]

생성형 AI 워크로드에 대한 보안 사고 대응 방법 소개

이 글은 AWS Security Blog에 게시된 Methodology for incident response on generative AI workloads by Anna McAbee, Jennifer Paz, AJ Evans, and Steve de Vera를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. AWS 고객 사고 대응팀(CIRT)은 생성형 AI 기반 애플리케이션과 관련된 보안 사고를 조사하는데 사용할 수 있는 방법론을 개발했습니다. 생성형 AI 워크로드와 관련된 보안 이벤트라고 하더라도, 여전히 AWS […]

Amazon EC2 가속 컴퓨팅 인스턴스 활용하기 – 파트 3 – Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 기반의 GPU 클러스터

서론 “Amazon EC2 가속 컴퓨팅 인스턴스 활용하기” 블로그 시리즈는 Amazon EC2의 가속 컴퓨팅 인스턴스와 AWS에서 제공되는 다양한 리소스를 이용하여, 멀티 노드 가속 컴퓨팅 환경을 쉽게 구축할 수 있는 방법에 대해서 알아 봅니다. 블로그는 아래와 같이 3개의 시리즈로 구성이 되어 있으며, 파트 1에서는 AWS Deep Learning AMI (DLAMI)를 사용한 쉽고 빠른 컴퓨팅 환경 구축에 대해서 알아 […]

Amazon EC2 가속 컴퓨팅 인스턴스 활용하기 – 파트 2 – AWS ParallelCluster

서론 “Amazon EC2 가속 컴퓨팅 인스턴스 활용하기” 블로그 시리즈는 Amazon EC2의 가속 컴퓨팅 인스턴스와 AWS에서 제공되는 다양한 리소스를 이용하여, 멀티 노드 가속 컴퓨팅 환경을 쉽게 구축할 수 있는 방법에 대해서 알아 봅니다. 블로그는 아래와 같이 3개의 시리즈로 구성이 되어 있으며, “Amazon EC2 가속 컴퓨팅 인스턴스 활용하기 – 파트 1 – AWS Deep Learning AMI (DLAMI)”에서 […]

Amazon EC2 가속 컴퓨팅 인스턴스 활용하기 – 파트 1 – AWS Deep Learning AMI (DLAMI)

서론 전통적인 고성능 컴퓨팅(HPC, High Performance Computing) 뿐만 아니라, 인공지능, 기계 학습, 그리고 생성형 AI의 활용도가 높아짐에 따라, 고성능 GPU가 장착된 가속 컴퓨팅을 위한 하드웨어의 수요와 사용률이 급격히 증가하고 있습니다. 이는 온프레미스 데이터센터 뿐만 아니라 클라우드에서도 동일한 현상이 나타나고 있습니다. AWS와 같은 클라우드 서비스 제공업체를 통한 빠른 컴퓨팅 리소스의 공급, 구축, 그리고 온디맨드 방식의 과금은 […]