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AI 및 기계 학습
주제
한의 AWS CodeCommit 리포지토리를 다른 계정의 AWS 계정 Amazon SageMaker AI Studio Classic과 연결
Amazon SageMaker AI Studio Lab의 시계열에 DeepAR을 사용하여 콜드 스타트 예측 모델 구축
Amazon SageMaker AI 및 Azure DevOps를 사용하여 MLOps 워크플로 구축 DevOps
SageMaker용 사용자 지정 Docker 컨테이너 이미지를 생성하고 이를 AWS Step Functions의 모델 교육에 사용합니다.
Amazon Bedrock 에이전트를 사용하여 텍스트 기반 프롬프트를 통해 Amazon EKS에서 액세스 항목 제어 생성 자동화
Amazon SageMaker의 추론 파이프라인을 사용하여 단일 엔드포인트의 ML 모델에 사전 처리 로직 배포
SageMaker AI 및 Hydra를 사용하여 로컬 개발에서 확장 가능한 실험으로 기계 학습 워크플로 간소화
