AWS 기술 블로그
Category: Advanced (300)
Falcon-40B 모델을 대규모 모델 추론 딥러닝 컨테이너(DLC)로 Amazon SageMaker에 배포하기
이번 게시글은 영문 게시글(Deploy Falcon-40B with large model inference DLCs on Amazon SageMaker by James Park, Abhi Shivaditya, Evandro Franco, Frank Liu, Qing Lan, and Robert Van Dusen)의 한글 번역글입니다. 2023년 6월 초에 Technology Innovation Institute (TII)는 오픈소스 기반 대규모 언어 모델(LLM)인 TII Falcon LLM을 출시했습니다. Amazon SageMaker를 통해 1조 개의 토큰으로 학습된 Falcon은 최고 […]
SK텔레콤의 AWS Inferentia와 AWS Step Functions를 활용한 기계학습(ML) 파이프라인 구축 사례
SK텔레콤은 대한민국 최대 이동통신 회사로, 고객에게 가장 신뢰받는 서비스를 제공하고 있습니다. SK텔레콤은 통신 사업자로서의 역할을 넘어서, 유무선 통신 인프라를 기반으로 하는 초연결 기술에 AI를 더하여 고객을 이롭게 하는 ‘AI Company’로의 비전을 갖고 있습니다. 이제 SK텔레콤은 통신 서비스 뿐만 아니라, 다양한 데이터를 바탕으로 한 AI 기반 서비스로 서비스를 확장하고 있습니다. SK텔레콤 ML서비스 개발팀 소개 SK텔레콤은 “에이닷“이라는 […]
AWS Schema Conversion tool(SCT)를 활용하여 Google BigQuery에서 Amazon Redshift로 마이그레이션하기
이 글은 AWS Big Data 블로그의 Migrate Google BigQuery to Amazon Redshift using AWS Schema Conversion tool (SCT) by Jagadish Kumar, Anusha Challa, Amit Arora, and Cedrick Hoodye의 한국어 번역입니다. Amazon Redshift는 페타바이트 규모의 완전관리형 고속 데이터 웨어하우스로서, 분석 워크로드에서 프로비저닝 혹은 서버리스 형태의 컴퓨팅을 사용할 수 있는 유연성을 제공합니다. Amazon Redshift Serverless 및 Query […]
AWS Glue DataBrew와 Amazon QuickSight를 이용한 반정형 중첩 JSON 데이터 분석
이 글은 AWS Big Data Blog에 게시된 Simplify semi-structured nested JSON data analysis with AWS Glue DataBrew and Amazon QuickSight by Sriharsh Adari, Amogh Gaikwad, and Rahul Sonawane을 한국어 번역 및 편집을 하였습니다. 산업이 성장하고 데이터양이 늘어나면서 빅데이터 분석이 데이터 분석이나 기계 학습(ML)에서 공통으로 사용되고 있습니다. 데이터는 정형, 반정형 및 비정형 형식의 다양한 소스에서 발생합니다. […]
Kubernetes를 위한 영구 스토리지 적용하기
이 글은 AWS Storage Blog에 게시된 Persistent storage for Kubernetes by Suman Debnath, Daniel Rubinstein, Anjani Reddy, and Narayana Vemburaj을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 상태 저장 애플리케이션이 올바르게 실행되기 위해서는 데이터가 저장되어 유지되고 읽을 수 있어야 합니다. Kubernetes를 사용하여 상태 저장 애플리케이션을 실행할 때 컨테이너, 포드, 또는 노드 충돌이나 종료에 관계없이 상태가 유지되어야 합니다. 이를 […]