주요 모델을 해당 분야의 전문가로 전환해 보세요.
인프라를 관리하지 않고도 데이터에서 모델을 더 빠르게 사용자 지정하여 정확도를 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다.
모델을 사용자 지정하기란 어렵습니다. AWS는 쉽게 만들었습니다.
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모델의 어디에서 문제가 생겼나요?
대부분의 모델은 출력 품질 저하, AI 지출 증가, 응답 지연 등의 같은 문제를 겪고 있습니다. SageMaker AI가 어떻게 문제를 해결하는지 알아보세요.
더 빠른 사용자 지정
모든 단계에서 시간이 늘어나며 모델 출시가 지연됩니다. 에이전트 스킬을 통해 어떻게 더 빠르게 프로덕션 단계로 진행할 수 있는지 알아보세요.
올바른 기법 선택
각 기술은 서로 다른 작업에 적합하므로, 맞는 기술을 선택하기가 어렵습니다. 워크로드에 적합한 접근 방식을 찾는 방법을 알아보세요.
모델의 성능 입증
사용자 지정 모델이 기본 모델보다 나은지 확인하기 어렵습니다. 자체 데이터를 기준으로 정확도, 지연 시간 및 비용을 비교해 보세요.
도메인에 맞게 빌드
독점 모델은 문제를 해결할 수 있을 만큼 도메인에 대해 자세히 알지 못합니다. Nova Forge는 기존 지식을 유지하면서 자체 데이터를 학습에 통합합니다.
팀이 어떻게 정확도를 높이고 비용을 절감하며 더 빠르게 움직이는지 알아보세요.
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모델 사용자 지정하는 5가지 간단한 단계
모델과 기법을 선택하세요. 데이터를 가져오세요. AWS 계정 내에서 훈련하고 평가하세요. Bedrock 또는 SageMaker AI에 배포하세요.
대규모로 모델 사용자 지정 시작
Amazon SageMaker AI
서버리스 기술, 기본 제공 평가, 통제된 프로덕션 경로를 갖춘 20개 이상의 오픈 웨이트 모델과 Amazon Nova에 액세스하세요.
Amazon SageMaker AI JumpStart
한 곳에서 오픈 웨이트 모델을 찾아 비교하세요. 그런 다음, 몇 번의 클릭만으로 자체 데이터로 모델을 미세 조정하고 배포하세요.
자주 묻는 질문
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