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#amazon-s3

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총 14건 중 1-14건

Announcing new ways to customize models with SageMaker AI, without managing GPUs
Article2026년 10월 22일

Announcing new ways to customize models with SageMaker AI, without managing GPUs

AWS는 GPU 인프라를 직접 관리하지 않고도 사용자 정의 학습 루프와 보상 함수를 실행할 수 있는 Amazon SageMaker AI 서버리스 모델 맞춤화의 training sessions를 정식 출시했다.

aws.amazon.com
#amazon-s3#amazon-sagemaker-ai#gpu-operations-abstraction#llm
Pegasus 1.5 from TwelveLabs is now available in Amazon Bedrock
Article2026년 10월 19일

Pegasus 1.5 from TwelveLabs is now available in Amazon Bedrock

TwelveLabs의 Pegasus 1.5가 Amazon Bedrock에 출시되어 최대 2시간의 영상에서 사용자 정의 조건에 맞는 모든 구간을 찾아 타임스탬프가 포함된 구조화 메타데이터로 반환한다.

aws.amazon.com
#twelvelabs#amazon-bedrock#amazon-s3#pegasus-1-5
AWS 비용을 줄일 수 있는 실무비법 소개!
YouTube2026년 10월 8일

AWS 비용을 줄일 수 있는 실무비법 소개!

AWS 비용을 줄이는 실무 역량은 조직·계정 관리와 자원 최적화를 함께 이해하는 데서 나오며, 영상은 이를 배울 사례 중심의 중고급 도서를 소개한다.

널널한 개발자 TV
#cloud-infrastructure#cost-optimization#hybrid-network#cost-awareness
Query claims in natural language with Amazon Bedrock Knowledge Bases
Article2026년 9월 30일

Query claims in natural language with Amazon Bedrock Knowledge Bases

Amazon Bedrock Knowledge Bases와 AgenticRetrieveStream을 이용해 분산된 보험 청구 문서를 검색하고, 반복 검색·메타데이터 필터·근거 검증을 거쳐 출처가 표시된 자연어 답변을 구성하는 합성 데이터 기반 구현 안내다.

aws.amazon.com
#agenticretrievestream#amazon-s3#amazon-bedrock-guardrails#citation-grounded-answers
Speaker-labeled transcription with WhisperX on SageMaker AI
Article2026년 9월 24일

Speaker-labeled transcription with WhisperX on SageMaker AI

AWS WhisperX DLC를 Amazon SageMaker AI에 배포하면 단어별 타임스탬프와 화자 라벨을 제공하는 전사가 가능하며, 짧은 음성은 60초 응답 제한이 있는 실시간 엔드포인트로, 긴 음성은 Amazon S3 기반 비동기 엔드포인트로 처리한다.

aws.amazon.com
#wav2vec2#whisperx#amazon-s3#amazon-sagemaker-ai
Agentic conversational video intelligence built on AWS
Article2026년 9월 23일

Agentic conversational video intelligence built on AWS

AWS는 Strands Agents SDK 기반 에이전트가 질문에 따라 영상 분석 서비스를 선택하고 캐시를 재사용해 자연어 질의에 답하는 비디오 인텔리전스 구조를 제시한다.

aws.amazon.com
#amazon-bedrock#amazon-s3#strands-agents-sdk#multimodal
Extending public sector intelligence with Agentforce and AWS
Article2026년 9월 22일

Extending public sector intelligence with Agentforce and AWS

Amazon S3에 저장한 공공 부문 증거를 Amazon Bedrock Data Automation으로 구조화하고, MCP와 Amazon Bedrock AgentCore Gateway를 통해 Salesforce Agentforce에서 자연어로 조회하는 통합 패턴을 설명한다.

aws.amazon.com
#amazon-s3#salesforce-agentforce#unprocessed-file-abstention#mcp-agent-integration
Build an end-to-end RFI questionnaire workflow using Amazon Quick Automate
Article2026년 9월 10일

Build an end-to-end RFI questionnaire workflow using Amazon Quick Automate

Amazon Quick Automate로 Amazon S3의 RFI 워크북에서 질문·분류·응답 유형을 추출해 CSV로 저장하고, 대화형 수정과 개발 환경 검증을 거쳐 Import/Export로 운영 환경에 이전하는 방법을 설명한다.

aws.amazon.com
#amazon-s3#aws-iam#amazon-quick-automate#source-output-validation
Reduce inference cold starts on Amazon SageMaker HyperPod with model caching
Article2026년 9월 10일

Reduce inference cold starts on Amazon SageMaker HyperPod with model caching

Amazon SageMaker HyperPod의 모델 캐싱은 가중치와 컨테이너 이미지를 노드에 미리 적재해, 캐시가 준비된 노드에서 대형 모델의 추론 시작 대기를 수십 분에서 통상 수초로 줄이는 기능이다.

aws.amazon.com
#inferenceendpointconfig#amazon-s3#local-nvme#amazon-sagemaker-hyperpod
Video and image search in Amazon Bedrock Knowledge Base using Marengo 3.0
Article2026년 9월 10일

Video and image search in Amazon Bedrock Knowledge Base using Marengo 3.0

Amazon Bedrock Knowledge Bases에 TwelveLabs Marengo Embed 3.0이 정식 출시되어 영상·오디오·이미지의 자연어 검색을 완전관리형으로 구현할 수 있게 됐다.

aws.amazon.com
#amazon-s3#automated-media-ingestion#timestamped-scene-retrieval#unified-512d-embeddings
Govern models with MLflow and Amazon SageMaker AI Model Registry sync: Part 2
Article2026년 9월 8일

Govern models with MLflow and Amazon SageMaker AI Model Registry sync: Part 2

MLflow와 Amazon SageMaker AI Model Registry의 자동 등록을 다중 계정으로 확장하는 중앙 거버넌스 및 하이브리드 거버넌스 구조와 각 구조의 접근 권한·승인·모델 배포 흐름을 설명한다.

aws.amazon.com
#mlflow#amazon-s3#aws-ram#approval-gated-promotion
Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 1: Setting up your Snowflake environment
Article2026년 8월 20일

Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 1: Setting up your Snowflake environment

Snowflake에 사기 탐지용 샘플 데이터와 연결 정보를 준비해 Amazon SageMaker Canvas의 모델 구축과 Amazon Quick의 예측 시각화로 이어지는 노코드 머신러닝 흐름의 기반을 마련한다.

aws.amazon.com
#snowflake#amazon-quick#amazon-s3#amazon-sagemaker-canvas
Automating customer retention workflows in Amazon Quick
Article2026년 7월 29일

Automating customer retention workflows in Amazon Quick

아마존 퀵의 대시보드·채팅 에이전트·플로·자동화와 사용자 정의 엠시피 액션을 연결해 이탈 위험 고객의 탐지부터 우선순위 산정, 맞춤형 유지 제안서 생성과 저장까지 수일 걸리던 절차를 수분 단위로 단축하는 방법을 설명한다.

aws.amazon.com
#amazon-quick#amazon-s3#aws-lambda#amazon-api-gateway
Hands-free first notice of loss: Using Strands Agents and Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool for intelligent claims intake
Article2026년 6월 9일

Hands-free first notice of loss: Using Strands Agents and Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool for intelligent claims intake

이 글은 보험 FNOL 접수에서 사진·영상·문서·음성 메모 같은 비정형 증거를 자동으로 해석·태깅해, 손해사정인이 원자료 검증이 아니라 맥락이 정리된 청구 판단에서 출발하도록 만드는 에이전트 기반 접수 구조를 설명한다.

Amazon Web Services
#amazon-dynamodb#amazon-s3#nova-act#strands-agents