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Amazon SageMaker Studio 로컬 모드 및 Docker 지원으로 ML 워크플로 가속화 | 아마존 웹 서비스

기계 학습(ML) 실무자를 위한 반복 개발을 가속화할 Amazon SageMaker Studio의 두 가지 새로운 기능인 로컬 모드를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다.

톱 뉴스

손쉽게 데이터 탐색: Amazon SageMaker Studio JupyterLab 노트북에서 SQL 및 Text-to-SQL 사용 | 아마존 웹 서비스

Amazon SageMaker Studio는 데이터 과학자가 기계 학습(ML) 모델을 대화형으로 구축, 교육 및 배포할 수 있는 완전관리형 솔루션을 제공합니다. 진행중...

섀도우 IT: 기업 보안에 대한 위험 및 해결 방법

섀도우 IT란 무엇인가요? 명시적인 IT 승인 없이 조직 내에서 외부 소프트웨어, 시스템 또는 대안을 사용하는 것을 섀도우 IT라고 합니다. 최종 사용자...

IT 팀이 직면한 6가지 일반적인 과제와 해결 방법

IT 팀은 급속한 기술 변화 속에서 기업 내 운영 무결성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 그들은 이를 방해할 수 있는 많은 장애물에 직면합니다.

Amazon Data Firehose 및 Snowflake | 아마존 웹 서비스

오늘날의 빠르게 변화하는 세계에서는 시기적절한 통찰력과 결정이 요구되며, 이는 스트리밍 데이터의 중요성을 높이고 있습니다. 스트리밍 데이터는 지속적으로 전송되는 데이터를 의미합니다.

Amazon Titan 다중 모달 임베딩 모델을 사용한 비용 효율적인 문서 분류 | 아마존 웹 서비스

업계 전반의 조직은 다양한 형식의 대량 문서에서 통찰력을 분류하고 추출하기를 원합니다. 이러한 문서를 수동으로 처리하여 분류하고...

Amazon Redshift와 Amazon Aurora PostgreSQL 제로 ETL 통합을 사용하여 거의 실시간에 가까운 운영 분석을 달성 | 아마존 웹 서비스

“데이터는 모든 애플리케이션, 프로세스, 비즈니스 결정의 중심에 있습니다. 데이터가 언제...

Amazon DataZone, AWS Glue 데이터 카탈로그에 대한 AWS Lake Formation 하이브리드 액세스 모드와의 통합 발표 | 아마존 웹 서비스

지난 주에 우리는 Amazon DataZone과 AWS Lake Formation 하이브리드 액세스 모드 간의 통합이 정식 출시되었음을 발표했습니다. 이번 포스팅에서 우리는...

Amazon Bedrock에 대한 기술 자료는 이제 검색 정확도를 향상하기 위해 메타데이터 필터링을 지원합니다. 아마존 웹 서비스

AWS re:Invent 2023에서 Amazon Bedrock에 대한 기술 자료의 정식 출시를 발표했습니다. Amazon Bedrock에 대한 지식 베이스를 사용하면 안전하게 다음을 수행할 수 있습니다.

LlamaIndex 및 Llama 2-Chat을 사용하여 지식 기반 대화형 애플리케이션 구축 | 아마존 웹 서비스

방대한 양의 텍스트에서 정확하고 통찰력 있는 답변을 얻는 것은 LLM(대규모 언어 모델)을 통해 지원되는 흥미로운 기능입니다. LLM 응용 프로그램을 구축할 때...

Amazon EMR 및 Apache Griffin을 사용하여 대규모 데이터 검증 자동화 | 아마존 웹 서비스

많은 기업이 온프레미스 데이터 스토어를 AWS 클라우드로 마이그레이션하고 있습니다. 데이터 마이그레이션 중 핵심 요구 사항은 모든 데이터의 유효성을 검사하는 것입니다...

Amazon DataZone, 이제 AWS Glue 데이터 품질 및 외부 데이터 품질 솔루션과 통합 | 아마존 웹 서비스

오늘 Amazon DataZone이 이제 데이터 자산에 대한 데이터 품질 정보를 제공할 수 있게 되었음을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 이 정보는 최종 사용자에게 힘을 실어줍니다...

Amazon EKS에서 PyTorch 2.0 FSDP를 사용하여 LLM 확장 – 2부 | 아마존 웹 서비스

이 게시물은 Meta의 PyTorch 팀과 공동으로 작성한 게스트 게시물이며, 이 시리즈의 1부에 이어집니다.

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