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기업 사용자가 대규모 언어 모델(LLM)의 출력을 보다 효율적으로 평가하고 최적화할 수 있도록 돕기 위해 Amazon Bedrock은 공식적으로 LLM-as-a-Judge 모델 평가 기능을 출시했습니다. 이 새로운 기능은 대규모 언어 모델을 사용하여 모델 출력의 품질을 평가하는 더 빠르고 확장 가능하며 일관된 방법을 제공하므로 모델 비교, 미세 조정 및 구현 중에 평가 프로세스가 간소화됩니다.

2025년에는 생성적 AI가 전례 없는 속도로 다양한 기업 애플리케이션 시나리오에 침투할 것이며, "안전성과 제어 가능성"은 대규모 모델 애플리케이션에 없어서는 안 될 핵심 역량이 될 것입니다. 최근 Amazon Bedrock은 Guardrails 이미지 콘텐츠 필터를 이제 일반적으로 사용할 수 있게 되었으며, 이를 통해 AI 애플리케이션의 콘텐츠 보안이 더욱 강화되었다고 공식 발표했습니다.

생성적 인공지능 기술의 급속한 발전으로 기업들은 지능형 애플리케이션을 구축할 때 대규모 언어 모델의 가용성, 비용 효율성, 서비스 안정성에 대한 더 높은 요구 사항을 제시하게 되었습니다. 현재 가장 인기 있는 AI 모델 중 하나인 Anthropic이 출시한 Claude 시리즈는 다양한 기업 수준 시나리오에서 사용되었습니다. 특히 Amazon Bedrock 플랫폼을 통해 Claude 모델의 액세스 효율성이 크게 개선되어 기업이 안전하고 규정을 준수하며 제어 가능한 AI 역량을 구축할 수 있도록 강력하게 지원합니다.

ECS는 Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) 인스턴스 또는 AWS Fargate 클러스터에서 Docker 컨테이너를 쉽게 실행, 중지 및 관리할 수 있는 확장성과 성능이 뛰어난 컨테이너 오케스트레이션 서비스입니다. ECS는 컨테이너 인프라의 관리 및 확장에 관련된 많은 작업을 자동화하여 컨테이너화된 애플리케이션의 배포를 간소화하도록 설계되었습니다.

클라우드 컴퓨팅이 대중화되면서 점점 더 많은 기업과 개발자가 애플리케이션, 데이터베이스, 웹사이트를 호스팅하기 위해 클라우드 플랫폼을 선택하고 있습니다. 하지만 많은 기존 클라우드 서비스(예: AWS EC2)는 초보자와 소규모 기업에는 다소 복잡하고 다루기 힘들 수 있습니다. Amazon은 클라우드 서비스 사용을 단순화하기 위해 개발자, 중소기업, 스타트업을 위한 사용하기 쉬운 클라우드 플랫폼인 Amazon Lightsail을 출시했습니다.

Amazon EC2의 다양한 컴퓨팅 인스턴스 포트폴리오와 빅데이터 분석, 자체 관리형 애플리케이션, 컨테이너화된 서비스 분야의 장점에 대해 알아보세요. EC2는 최신 Intel, AMD 및 AWS Graviton 프로세서를 기반으로 인스턴스 선택을 지원하여 사용자가 성능과 비용을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 또한 EC2는 전용 환경과 규정 준수 요구 사항의 컴퓨팅 부하에 적합하며, 유연한 가격 모델과 탄력적인 확장 기능을 갖추고 있습니다. ECS, EKS, Fargate 등의 관리형 컨테이너 서비스와 결합하면 빅데이터 워크로드에 대한 운영 옵션이 더욱 풍부해집니다.