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총 22건 중 1-22건

Article2026년 10월 23일

Visualize points and routes with GeoJSON in Amazon Quick Sight layer maps

Amazon Quick Sight 레이어 맵이 GeoJSON의 Point와 LineString을 지원해 개별 위치와 경로를 표시하고, 데이터셋 결합·뷰포트 고정·도형 중첩으로 위치 기반 분석을 확장한다.

aws.amazon.com

#geojson #linestring #mapstate #amazon-quick-sight

Article2026년 10월 22일

Stop guessing auto scaling targets for TTS on Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker AI에서 Kokoro 82M의 자동 확장 목표를 추측 대신 단일 인스턴스의 동시 요청 한계 Q max와 실제 확장 시간 T total의 실측값으로 정하는 방법을 설명하며, 제공된 본문에서는 Q max = 50과 T total 측정의 일부 결과까지 확인된다.

aws.amazon.com

#concurrentrequestspermodel #kokoro-82m #amazon-sagemaker-ai #latency-slo-capacity

Article2026년 10월 21일

Train Qwen3 on AWS Trainium with torchtitan

AWS Trainium의 단일 trn2.48xlarge에서 torchtitan으로 Qwen3를 학습하는 세 가지 경로와 Hugging Face 체크포인트 호환, NKI 커널 연동 방법을 설명한다.

aws.amazon.com

#qwen3 #torchtitan #aws-trainium2 #neuron-kernel-interface

Article2026년 10월 20일

Fine-tuning GPT-OSS-20B for multilingual reasoning on Amazon SageMaker HyperPod

Amazon SageMaker HyperPod에서 GPT OSS 20B에 SFT를 적용해 추론 언어 일치율을 22%에서 100%로 높였고, GRPO를 추가해 최종 답변 언어 일치율을 62%에서 70%로 개선했다.

aws.amazon.com

#amazon-sagemaker-hyperpod #gpt-oss-20b #sft-before-grpo #uneven-language-gains

Article2026년 10월 19일

Structured outputs for Anthropic Claude models on Amazon Bedrock

Amazon Bedrock은 모델이 제공되는 bedrock runtime과 bedrock mantle 엔드포인트에서 모든 Anthropic Claude 모델의 구조화된 출력과 엄격한 도구 사용을 지원하며, 생성 단계에서 JSON 스키마 준수를 강제한다.

aws.amazon.com

#amazon-bedrock #anthropic-claude #truncation-needs-retry #constrained-decoding

Article2026년 10월 14일

Deploy and evaluate models with Amazon SageMaker JumpStart

Amazon SageMaker JumpStart와 SageMaker Python SDK v3로 사전 학습 모델을 탐색·배포하고, 샘플 입력의 지연 시간과 추정 생성 속도를 측정한 뒤 엔드포인트를 삭제하는 반복 가능한 평가 절차를 소개한다.

aws.amazon.com

#hugging-face #amazon-sagemaker-jumpstart #qwen3-5-27b #endpoint-cleanup

Article2026년 10월 13일

Build long-horizon agents with Grok 4.7 on Amazon Bedrock

Amazon Bedrock의 Grok 4.7 도구 호출 에이전트를 72회 평가한 결과, 추론 노력 수준을 높일수록 출력 토큰 사용량이 늘었으며 xhigh는 18회 모두 정답을 내고 low는 약 8분의 1의 출력 토큰으로 18회 중 15회 정답을 냈다.

aws.amazon.com

#amazon-bedrock #grok-4-7 #accuracy-token-tradeoff #unique-solution-evaluation

Article2026년 9월 23일

How to Use NVIDIA Warp and MjWarp to Accelerate Robotics Simulation and Learning Workflows

NVIDIA Warp 기반 MJWarp는 호환 MuJoCo 장면을 GPU의 다수 환경으로 확장해 총 처리량을 높이며, 원문은 SO 101의 CPU 기준 동작부터 최대 2,048개 병렬 환경으로 이전하기 위한 개념과 준비 절차를 설명한다.

huggingface.co

#mjwarp #mujoco #nvidia-warp #bounded-simulation-guarantees

Article2026년 9월 22일

Evaluate skill-equipped agents with Strands Evals and Amazon Bedrock AgentCore

Strands Evals와 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations는 실행 기록을 바탕으로 에이전트의 스킬 선택 적절성과 지침 준수도를 구분해 평가하며, Strands Evals의 SkillInvoked는 지정 스킬의 로드 성공 여부를 결정적으로 확인한다.

aws.amazon.com

#opentelemetry #skillinvoked #strands-evals #selection-compliance-separation

Article2026년 9월 22일

Right-size generative AI endpoints with concurrency sweeps on Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker AI의 동시성 스윕은 생성형 AI 엔드포인트의 처리량과 지연 시간을 측정하고 SLA를 충족하는 동시성을 탐색해 인스턴스 규모와 비용 대비 성능을 조정하는 방법이다.

aws.amazon.com

#createaibenchmarkjob #amazon-sagemaker-ai #sla-constrained-concurrency #ttft-limited-capacity

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

Article2026년 9월 8일

Govern models with MLflow and Amazon SageMaker AI Model Registry sync: Part 1

Amazon SageMaker AI의 Managed MLflow와 Model Registry 간 동기화가 지표·평가 결과·계보와 수명주기 전환을 지원하도록 확장되어, 데이터 과학자의 실험 흐름을 유지하면서 IAM으로 모델 검토·승인·운영 전환 권한을 분리할 수 있다.

aws.amazon.com

#mlflow #aws-iam #sagemaker-mlflow #registry-evidence-consolidation

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

Article2026년 8월 26일

Bring your own model with Amazon SageMaker AI: Script mode in SDK v3

Amazon SageMaker AI의 SDK v3는 ModelTrainer·ModelBuilder와 SourceCode로 학습·배포 인터페이스를 통합하고, 컨테이너 재빌드 없이 코드 변경을 반영하는 스크립트 모드를 제공한다.

aws.amazon.com

#modelbuilder #modeltrainer #amazon-sagemaker-ai #code-runtime-separation

Article2026년 8월 26일

Training and Finetuning Multi-Vector Embedding Models with Sentence Transformers

Sentence Transformers v6.0의 MultiVectorEncoder는 토큰 단위 검색 모델의 학습을 지원하며, 제시된 의료 검색 실험은 도메인 미세조정에서 문서 길이 설정과 지도 미세조정 이전 체크포인트 선택의 중요성을 보여준다.

huggingface.co

#miriad #multivectorencoder #lightonai-mlateon-unsupervised #document-truncation-loss

Article2026년 8월 25일

Using LangSmith to Support Fine-tuning

LangSmith로 지식 그래프 삼중항 추출의 데이터 관리와 평가를 지원한 실험에서 LLaMA2 7b chat과 gpt 3.5 turbo의 파인튜닝 효과를 확인했지만, 최고 점수는 퓨샷 GPT 4가 기록했다.

langchain.com

#langsmith #llama2-7b-chat #format-quality-separation #task-specific-adaptation

Article2026년 8월 5일

Run production AI agents in n8n with Amazon Bedrock AgentCore harness

n8n용 오픈소스 AgentCore harness 노드는 지속형 메모리, 사용자별 격리, 실행 도구, 기술 묶음, 모델 선택과 VPC 실행을 시각적 설정으로 제공해 별도의 에이전트 인프라 코드 없이 운영용 에이전트를 구축하게 한다.

aws.amazon.com

#strands-agents #amazon-bedrock-agentcore #managed-agent-harness #model-provider-portability

Article2026년 7월 17일

Fine-tune video and image models at scale with NVIDIA NeMo Automodel and 🤗 Diffusers

NVIDIA NeMo Automodel과 Hugging Face Diffusers의 통합은 체크포인트 변환 없이 이미지·비디오 확산 모델을 단일 GPU부터 다중 노드 환경까지 미세 조정하고 다시 Diffusers 생태계에서 활용할 수 있게 한다.

huggingface.co

#nvidia-h100 #flux-1-dev #hugging-face-diffusers #nvidia-nemo-automodel

Article2026년 7월 17일

How to Use WebMCP with a Headless Agent (Claude Code) Using Firecrawl

웹엠시피가 제공하는 개발자 정의 도구를 파이어크롤의 클라우드 브라우저에서 실행하면, 클로드 코드 같은 헤드리스 에이전트도 DOM 탐색이나 화면 캡처 없이 웹 작업을 단일 도구 호출로 처리할 수 있다.

Richard Oliver Bray

#firecrawl #webmcp #claude-code #webmcp-tooling

Article2026년 7월 15일

How to Scrape a Paginated Website with Firecrawl

Firecrawl의 스키마 기반 JSON 추출과 빈 결과 배열을 종료 조건으로 활용하면 페이지 수를 미리 알지 못해도 페이지네이션된 사이트의 전체 데이터를 안정적으로 수집할 수 있다.

Richard Oliver Bray

#firecrawl #hacker-news #node-js #empty-array-termination

Article2026년 6월 4일

How to Fine-Tune Nemotron 3.5 ASR for Your Language, Domain, or Accent

NVIDIA Nemotron 3.5 ASR는 40개 언어·로캘을 단일 체크포인트로 실시간 전사하고, 낮은 지연시간·내장 문장부호·대소문자 처리·언어별 파인튜닝을 함께 제공하는 600M 파라미터 스트리밍 음성인식 모델이다.

Hugging Face

#lhotse #hugging-face #target-lang #nemotron-3-asr

Article2026년 3월 15일

The Open Evaluation Standard: Benchmarking NVIDIA Nemotron 3 Nano with NeMo Evaluator

NVIDIA는 Nemotron 3 Nano 30B A3B의 벤치마크 결과를 NeMo Evaluator 기반의 공개 설정·로그·아티팩트와 함께 배포해, 모델 평가를 재현 가능하고 감사 가능한 표준 절차로 만들려 한다.

huggingface.co

#nvidia #hugging-face #nemo-evaluator #nemo-evaluator-launcher