Amazon EC2 F2 Instance 기반 LPU로 고효율 LLM 추론 서비스 구축

TBD | HyperAccel

AWS의 가속화된 컴퓨팅 인스턴스와 HyperAccel의 FPGA 기반 가속기인 LPU를 활용하여, 대규모 언어 모델(LLM)의 실시간 추론 성능을 극대화하는 협업 사례를 소개합니다.

AWS 환경에서 NVIDIA 기반 Physical AI 스택 활용하기

유용환 | SA, AWS

이 세션에서는 NVIDIA Isaac GR00T과 같은 Vision-Language-Action(VLA) 모델을 AWS Batch, ECR, EFS를 활용해 확장 가능하게 파인튜닝하고, Isaac Lab 시뮬레이션에서 평가하는 전체 파이프라인을 AWS 상에 어떻게 구축할 수 있는지 알아봅니다.

Sagemaker Hyperpod 기반으로 Robotics Model 만든 사례 소개

TBD | TBD, Config Intelligence

[Track 2] Sagemaker Hyperpod 기반으로 Robotics Model 만든 사례 소개 - 상세 내용 TBD

HyperPod CLI & SDK로 EKS 기반의 모델 훈련/미세조정 및 배포 다루기

최철우 | SA, AWS

ML 스타트업에서는 모델을 만드는 것 뿐 아니라 빠르게 반복 실험하고(미세조정), 안정적으로 배포하고, 운영 중 성능을 검증하는 과정에서 생산성이 크게 좌우됩니다. 이 세션에서는 Amazon SageMaker HyperPod를 기반으로, HyperPod CLI & SDK를 활용해 EKS 기반의 훈련/미세조정 및 배포 방법을 함께 살펴보며 HyperPod 이 여러분의 학습 환경을 어떻게 개선하는지 살펴봅니다.

"수 주 걸리던 소비자 조사를 1시간 만에" : 합성 소비자 기술의 상용화와 미래

TBD | TBD, Intellicia

인텔리시아는 Amazon Bedrock과 EC2 기반의 아키텍처를 통해 수천 명의 페르소나를 가진 'AI 클론'을 대규모로 즉각 구동하며, 이를 통해 기존 전통적 설문 조사 대비 83% 이상의 높은 데이터 정합성은 물론 실제 인간보다 더 솔직하고 심층적인 소비자 인사이트를 도출함으로써 리서치 산업의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.

오픈소스 AI 비디오 모델의 프로덕션 여정: Wan 모델과 ComfyUI로 구축한 확장 가능한 파이프라인

김혜진 | AI Engieer, VoyagerX

보이저엑스가 Vrew 서비스에 AI 비디오 생성 기능을 도입하며 겪은 실전 경험을 공유합니다. Wan 2.1 모델 선정부터 AWS g6e.xlarge 인스턴스 최적화, ComfyUI 기반 워크플로우 구축, Ray Serve를 활용한 오토스케일링까지 비용 효율적인 프로덕션 환경 구축 과정을 소개합니다.