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# 다양한 모델 추론 방법의 사용 사례에 대해 알아봅니다.
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다음과 같은 방법으로 모델 추론을 직접 실행할 수 있습니다.


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| 방법 | 사용 사례: | 
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| [Amazon Bedrock 콘솔 플레이그라운드](playgrounds.md) | 사용자 친화적인 그래픽 인터페이스에서 추론을 실행합니다. 탐색에 편리합니다. | 
| [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) 또는 [ConverseStream](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ConverseStream.html) | 모델 입력을 위한 통합 API를 사용하여 대화형 애플리케이션을 구현합니다. | 
| [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html) 또는 [InvokeModelWithResponseStream](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModelWithResponseStream.html) | 단일 프롬프트를 제출하고 응답을 동기적으로 생성합니다. 실시간 응답 생성이나 검색 쿼리에 유용합니다. | 
| [StartAsyncInvoke](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_StartAsyncInvoke.html) | 단일 프롬프트를 제출하고 응답을 비동기적으로 생성합니다. 대규모로 응답을 생성하는 데 유용합니다. | 
| [CreateModelInvocationJob](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_CreateModelInvocationJob.html) | 프롬프트 데이터세트를 준비하고 배치로 응답을 생성합니다. | 
| [응답 API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses) | 내장된 도구 사용(검색, 코드 인터프리터), 멀티모달 입력 및 상태 저장 대화가 필요한 최신 에이전트 애플리케이션에 응답 API를 사용합니다. | 
| [채팅 완료](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat) | 채팅 기록 관리를 완전히 제어하고 지연 시간을 줄여야 하는 경량의 상태 비저장 텍스트 중심 작업에 Chat Completions API를 사용합니다. | 

다음 Amazon Bedrock 기능 또한 모델 추론을 더 큰 워크플로의 한 단계로 사용합니다.
+ [모델 평가](evaluation.md)는 사용자가 [CreateEvaluationJob](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_CreateEvaluationJob.html) 요청을 제출한 후 모델 간접 호출 프로세스를 사용하여 여러 모델의 성능을 평가합니다.
+ [지식 기반](knowledge-base.md)은 [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_RetrieveAndGenerate.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_RetrieveAndGenerate.html) API를 사용하여 지식 기반에서 검색된 결과를 기반으로 응답을 생성할 때 모델 간접 호출을 사용합니다.
+ [에이전트](agents.md)는 모델 간접 호출을 사용하여 [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_InvokeAgent.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_InvokeAgent.html) 요청 과정의 다양한 단계에서 응답을 생성합니다.
+ [흐름](flows.md)에는 모델 간접 호출을 사용하는 프롬프트, 지식 기반 및 에이전트와 같은 Amazon Bedrock 리소스가 포함됩니다.

다양한 프롬프트와 추론 파라미터를 사용하여 다양한 파운데이션 모델을 테스트한 후 원하는 사양으로 이러한 API를 직접 호출하도록 애플리케이션을 구성할 수 있습니다.