아마존웹서비스(이하 AWS)는 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 액센츄어(Accenture)와 협력해 머크(Merck)의 클라우드 이전 계획의 일환으로 IT 인프라의 상당 부분을 AWS로 이전하는 사업을 지원한다고 발표했다. 이 이니셔티브의 일환으로 머크는 SAP, 머신러닝(ML), 데이터 웨어하우스와 같은 핵심 애플리케이션을 AWS로 전환해 과학 연구 및 발견을 가속화할 수 있도록 AWS와 액센츄어를 각각 클라우드 우선 사업자와 전문 서비스 파트너로 선정했다. 머크는 가치사슬을 혁신하고 클라우드 마이그레이션 노력을 가속화하기 위해 지난 2021년부터 AWS 및 액센츄어와 협력하고 있다. 머크는 연구, 제조, 인간 건강, 동물 건강 부서와 내부 글로벌 지원 부서의 주요 이니셔티브에 폭넓고 깊이 있는 AWS 분석 및 인공지능(AI) 서비스를 사용하고 있다. 예를 들어 머크는 AWS 기반 제조 플랫폼을 사용해 훈련 데이터가 제한적인 상황에서 균열이나 이물질의 존재와 같은 복잡한 결함을 식별하고 거부된 의약품에 대한 오탐지를 줄이고 있다. 머크는 ML 모델을 구축, 학습, 배포하는 완전 관리형 서비스인 아마존 세이지메이커(Amazon SageMa
ML 수명 주기 전체에서 모델 성능에 대한 가시성 제공 아마존웹서비스(이하 AWS)는 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 엔드 투 엔드 머신러닝 서비스인 아마존 세이지메이커를 위한 8가지 신규 기능을 발표했다. 개발자, 데이터 사이언티스트, 비즈니스 분석가는 아마존 세이지메이커의 완전관리형 인프라, 도구, 워크플로우를 사용해 빠르고 쉽게 ML 모델을 구축, 훈련, 배포한다. 고객이 ML을 활용해 혁신을 계속함에 따라, 많은 모델이 만들어지며 모델 개발, 사용, 성능을 효율적으로 관리하기 위한 고급 기능이 요구된다. 이번 발표에는 ML 수명 주기 전체에서 모델 성능에 대한 가시성을 제공하는 새로운 아마존 세이지메이커 거버넌스 기능이 포함된다. 새로운 아마존 세이지메이커 스튜디오 노트북 기능은 고객이 몇 번의 클릭만으로 데이터 품질 문제를 검사·해결, 데이터 사이언스 팀 간의 실시간 협업 촉진, 노트북 코드를 자동화 작업으로 변환해 실험에서 프로덕션으로 이동하는 프로세스를 가속화하는 향상된 노트북 경험을 제공한다. 마지막으로 아마존 세이지메이커의 새로운 기능은 모델 검증을 자동화하고 지리공간 데이터 작업을 더 쉽게 만든다. 브라틴 사하(Brati
헬로티 전자기술 기자 | 아마존웹서비스(이하 AWS)는 메타가 AWS를 전략적 클라우드 공급자로 선정, 양사간의 협력관계를 강화했다고 발표했다. 메타는 AWS의 검증된 인프라와 포괄적 기능으로 기존 온프레미스 인프라를 보완하고 AWS 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 보안 서비스 사용을 확대해 클라우드에서 개인 정보 보호, 안정성, 확장성을 제공하겠다는 방침이다. 메타는 AWS에서 서드파티 협업을 실행하고 클라우드로 기존 AWS를 활용 중인 기업의 인수를 지원하는 동시에 AWS의 컴퓨팅 서비스를 기반으로 메타 AI 그룹의 AI 연구 개발을 가속화할 계획이라고 밝혔다. 메타와 AWS는 AWS에서 파이토치를 실행하는 고객을 위해 성능을 개선하고 개발자가 AI/ML 모델을 구축, 학습, 배포, 운영하는 방법을 가속화하는 작업을 공동으로 진행할 계획이다. AWS와 메타는 파이토치 성능과 파이토치와 아마존 EC2, 아마존 세이지메이커 등 AWS 핵심 관리 서비스의 통합을 최적화해 ML 연구진과 개발자들이 대규모 AI 모델을 구축, 학습, 배포하도록 지원할 계획이다. 개발자들이 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전을 위한 대규모 딥러닝 모델을 쉽게 구축하도록 하기 위해