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Metaflow 및 AWS Trainium | 아마존 웹 서비스

AI
이 글은 Outerbounds의 Ville Tuulos(공동 창업자 겸 CEO), Eddie Mattia(데이터 과학자)와 공동으로 작성한 게스트 포스트입니다. ...

톱 뉴스

Llama2 및 LlamaIndex를 사용하여 PDF 기반 Q&A 도우미를 만드는 실습 가이드

AI
소개 AI와 기계 학습의 출현은 우리가 정보와 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으켜 검색, 이해 및 활용이 더 쉬워졌습니다. 이것에...

새로운 작업 관찰 지표를 사용하여 AWS Glue 작업에 대한 모니터링 및 디버깅 향상, 3부: Amazon QuickSight를 사용한 시각화 및 추세 분석 | 아마존...

빅 데이터
이 시리즈의 2부에서는 AWS Glue 작업 관측 가능성 지표를 활성화하고 실시간 모니터링을 위해 Grafana와 통합하는 방법에 대해 논의했습니다....

Amazon SageMaker의 고급 RAG 패턴 | 아마존 웹 서비스

AI
오늘날 금융 서비스, 의료 및 생명 과학, 여행 및 숙박, 미디어 및 엔터테인먼트, 통신, SaaS(Software as a Service) 등 모든 산업 분야의 고객이 있습니다.

YOLOv8을 사용한 실시간 객체 감지 및 이미지 분할

빅 데이터
소개 컴퓨터 비전에는 Faster R-CNN, SSD 및 YOLO를 포함하여 실시간 객체 감지를 위한 다양한 기술이 존재합니다. 각 기술에는 한계와 장점이 있습니다. 하는 동안...

Python을 사용하여 Amazon MSK에서 Apache Kafka로 엔드투엔드 서버리스 스트리밍 파이프라인 구축 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
전 세계적으로 생성되는 데이터의 양은 게임, 소매, 금융부터 제조, 의료, 여행까지 계속해서 급증하고 있습니다. 조직에서는 더 많은 것을 찾고 있습니다...

프라이빗 NAT 게이트웨이를 사용하여 IP 주소 소비를 최적화하고 네트워크 용량을 확장하여 AWS Glue 작업 확장 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
기업이 확장됨에 따라 기업 네트워크 내 IP 주소에 대한 수요가 공급을 초과하는 경우가 많습니다. 조직의 네트워크는 종종 다음과 같이 설계됩니다.

Amazon SageMaker JumpStart에서 코드 Llama 미세 조정 | 아마존 웹 서비스

AI
오늘 Amazon SageMaker JumpStart를 사용하여 Meta별로 Code Llama 모델을 미세 조정하는 기능을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 코드 라마(Code Llama) 제품군...

Python으로 첫 게임 만들기: 뱀 게임

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Python은 재미있고 사용하기 쉽습니다. 다양한 라이브러리를 사용할 수 있는 Python은 생성을 단순화하여 우리의 삶을 더 쉽게 만듭니다...

일대일 고객 상호 작용 혁신: AWS 및 생성 AI를 사용하여 음성 지원 주문 처리 에이전트 구축 | 아마존 웹 서비스

AI
오늘날 주문을 위한 일대일 고객 상호 작용 환경에서는 드라이브 스루와 같은 환경에서도 계속해서 인간 직원에 의존하는 관행이 널리 퍼져 있습니다.

Groq API 시작하기: 역대 가장 빠른 추론 엔드포인트

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소개실시간 AI 시스템은 빠른 추론에 크게 의존합니다. OpenAI, Google, Azure와 같은 업계 리더의 추론 API를 사용하면 신속한 의사 결정이 가능합니다. Groq의 언어 처리...

Amazon OpenSearch 수집을 위한 Terraform 지원 소개 | 아마존 웹 서비스

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오늘 Amazon OpenSearch 수집에 대한 Terraform 지원을 시작합니다. Terraform은 빌드, 배포 및 배포를 돕는 IaC(Infrastructure as Code) 도구입니다.

Python의 메타클래스를 사용한 메타프로그래밍 이해

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소개메타 프로그래밍은 개발자가 코드 자체를 조작하고 코드를 동적으로 변경하거나 생성하는 프로그램을 작성할 수 있도록 하는 소프트웨어 개발의 매력적인 측면입니다. 이 강력한 ...
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