Amazon Bedrock Guardrails를 구성하고 효율적인 성능을 위한 Best Practices를 구현하며, 응용 프로그램을 보호하고 적절한 안전과 사용자 경험 간의 균형을 유지하기 위해 배포를 효과적으로 모니터링하는 방법을 소개합니다.

글로벌 교차 지역 추론을 통해 요청을 라우팅하고 데이터가 어디에 있는지 보여주며, 필요한 IAM 권한을 구성하고 전 세계 추론 프로필 ARN을 사용하여 Claude 4.5 모델을 호출하는 방법을 안내합니다. 업무량을 위한 할당량 증가 요청하는 방법도 다룹니다. af-south-1에서 글로벌 교차 지역 추론을 구현할 수 있게 됩니다.

이 블로그에서는 아마존 세이지메이커 하이퍼팟을 애니스케일 플랫폼과 통합하여 대규모 AI 모델의 구축과 배포에 필수적인 인프라 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다. 이 통합 솔루션은 분산 AI 워크로드에 대한 견고한 인프라를 제공하며 고성능 하드웨어, 지속적인 모니터링, 그리고 선도적인 AI 컴퓨트 엔진인 Ray와의 원활한 통합을 통해 조직이 시장 진입 시간을 단축하고 총 소유 비용을 낮출 수 있습니다.

기업들이 고객 경험 향상, 업무 최적화, 혁신 촉진을 위해 생성 모델 AI 기능을 점차 통합하고 있음. 생성 모델 AI 워크로드가 규모와 중요성을 더해감에 따라, 일관된 성능, 신뢰성, 가용성 유지에 대한 새로운 도전이 발생하고 있음. 고객들은 AI 추론 워크로드를 다양한 지역에 확장하려는 요구가 있음.

Amazon Bedrock AgentCore MCP 서버를 사용하면 Bedrock AgentCore와 호환되는 구성 요소를 빠르게 생성할 수 있으며, 런타임, 게이트웨이 통합, 식별 관리 및 에이전트 메모리에 대한 내장 지원이 제공됩니다. 빠른 프로토타이핑 및 제품용 AI 솔루션에 AgentCore MCP 서버를 사용할 수 있습니다.

이 게시물에서는 Converse API의 requestMetadata 매개변수를 사용하여 Amazon Bedrock에서 멀티 테넌트 모델 추론 비용을 추적하고 분석하는 방법을 보여줍니다. 솔루션에는 AWS Glue를 사용한 ETL 파이프라인과 Amazon QuickSight 대시보드가 포함되어 있어 사용 패턴, 토큰 소비 및 다양한 테넌트 및 부서 간의 비용 할당을 시각화합니다.

MT-Bench와 Arena-Hard의 저장소는 OpenAI의 GPT API를 사용하여 개발되었으며, 주로 GPT-4를 심사관으로 활용했습니다. 우리 팀은 Amazon Bedrock API와 통합하여 Amazon의 심사관으로 Anthropic의 Claude Sonnet을 사용할 수 있도록 기능을 확장했습니다. 이 게시물에서는 MT-Bench와 Arena-Hard를 사용하여 Amazon Nova 모델을 벤치마킹하고, Amazon Bedrock를 통해 사용 가능한 다른 주요 LLM과 비교합니다.

ABAC 패턴을 중점으로 한 권한 관리 전략을 통해 세밀한 사용자 액세스 제어를 가능하게 하고 AWS IAM 역할의 증식을 최소화하는 방법에 대해 논의합니다. ML 워크플로우에서 운영 효율성을 희생하지 않으면서 조직이 보안과 규정 준수를 유지하는 데 도움이 되는 검증된 최선의 방법을 공유합니다.

Mistral AI 모델을 활용하여 AWS에서 지능적인 AI 어시스턴트를 구축하는 방법을 소개하며, 실시간 위치 서비스, 시간 데이터, 컨텍스트 메모리를 통합하여 복잡한 멀티모달 쿼리를 처리합니다. 식당 추천을 예로 들었지만, 이 확장 가능한 프레임워크는 엔터프라이즈 사용 사례에 맞게 수정하여 MCP 서버 구성을 변경하여 특정 데이터 소스 및 비즈니스 시스템과 연결할 수 있습니다.

Amazon Bedrock 에이전트를 사용하면 에이전트 생성이 간소화되고 컨트롤 반환 기능이 원활하게 통합되어 분산 시스템과 마이크로서비스 아키텍처의 통신 조정이 혁신적으로 진행될 수 있다. 이 글에서는 Amazon Bedrock 에이전트가 에이전트 생성을 혁신하며 다양한 시스템 간 복잡한 상호작용을 조정하는 컨트롤 반환 기능의 효과를 보여준다.

미디어 및 엔터테인먼트 산업에서 마케팅 캠페인의 효과를 이해하고 예측하는 것은 성공에 중요하다. 마케팅 캠페인은 성공적인 비즈니스의 주요 동력으로 작용하며, 새로운 고객을 유치하고 기존 고객을 유지하며 수익을 증대하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 캠페인을 시작하는 것만으로는 충분하지 않다. 이들의 영향력을 극대화하고 성공을 도와주기 위해…

이 글에서는 생성 AI 애플리케이션의 맥락에서 LLM(Large Language Models)을 평가하는 중요성을 탐구하며, 환상과 편향과 같은 문제가 일으키는 도전에 주목합니다. AWS 서비스를 활용해 평가 프로세스를 자동화하는 포괄적인 솔루션을 소개하며, FMeval 라이브러리, Ragas, LLMeter, Step Functions과 같은 도구를 사용하여 유연성과 확장성을 제공하여 LLM 소비자들의 변화하는 요구를 충족시킵니다.