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SageMaker Notebook instance 데이터 migratition

오늘 SageMaker Notebook instance를 migration 하는 방법에 대해 알아보고자 한다.https://aws.amazon.com/ko/blogs/machine-learning/migrate-your-work-to-amazon-sagemaker-notebook-instance-with-amazon-linux-2/ Migrate your work to an Amazon SageMaker notebook instance with Amazon Linux 2 | Amazon Web ServicesAmazon SageMaker notebook instances now support Amazon Linux 2, so you can now create a new Amazon SageMaker no..

SageMaker Unified Studio (preview) Introduction - (1)

이번 AWS reinvent 2024에서는 많은 AI/ML 서비스 기능들이 추가되었다. 그중 오늘은 2024년 12월에 공개된 SageMaker Unified Studio에 대해 소개해보려고 한다.https://www.youtube.com/watch?v=5ZN-90fi3IISageMaker Unified Studio란?이번에 aws reinvent 2024에서는 분석 및 AI를 위한 차세대 통합 플랫폼으로 SageMaker Unified Studio를 공개하였다. 기존에 있던 SageMaker는 SageMaker AI라는 이름으로 변경되었고 기존에 사용하던 SageMaker 기능은 SageMaker AI 서비스에서 이용할 수 있게 되었다.SageMaker Unified Studio는 아직 preview로..

Bedrock Agent API

오늘은 이전 글에 이어 Bedrock API에 대해 작성하려고 한다. 이전 글에 소개했던 bedrock API, bedrock-rutime API 이외에도 bedrock-agent API, bedrock-agent-runtime API도 존재한다. 오늘은 나머지 두 가지 API에 대해 알아보고자 한다.https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/bedrock/latest/APIReference/welcome.html Amazon Bedrock API Reference - Amazon BedrockThanks for letting us know this page needs work. We're sorry we let you down. If you've got a moment, please ..

Basic Bedrock API

오늘 Amazon Bedrock의 API에 대해 살펴보고 실제로 어떻게 활용하는지 알아보고자 한다.https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/bedrock/latest/APIReference/welcome.html Amazon Bedrock API Reference - Amazon BedrockThanks for letting us know this page needs work. We're sorry we let you down. If you've got a moment, please tell us how we can make the documentation better.docs.aws.amazon.comBedrock 서비스에서는 현재 총 네 종류의 Service Endpoint를 제공..

Amazon Bedrock

오늘은 AWS에서 많이 홍보하고 있는 Bedrock 서비스에 대해 알아보고자 한다.https://aws.amazon.com/ko/bedrock/ 파운데이션 모델(FM)을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축 - Amazon Bedrock - AWSAmazon Bedrock은 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI, Amazon과 같은 주요 AI 회사의 고성능 FM을 쉽게 이용하여 최신의 생성형 AI 혁신을 빠르게 조정하고 활용할 수 있도록 도와줍니다. 선택aws.amazon.com22년부터 시작된 GenAI의 열풍은 많은 회사들로 하여금 AI를 급격하게 발전시키도록 만든 것 같다. 요새 어딜가나 AI는 기본적으로 서비스에 들어가고 ..

Amazon SageMaker 개발 환경

오늘은 Amazon SageMaker가 어떤 서비스이며 어떤 기능들이 있는지 알아보고자 한다.https://aws.amazon.com/ko/sagemaker/ 기계 학습 - Amazon Web Services데이터 준비 및 모델 훈련부터 모델 배포까지 전체 ML 개발 여정 동안 지원을 받으세요. Amazon Q Developer는 코드 제안을 생성하고, 질문에 답하고, 오류 발생 시 문제 해결 지원을 제공할 수 있습니aws.amazon.comAmazon SageMaker는 소개 페이지에 나와있는 것처럼 개발자 및 데이터 사이언티스트가 다양한 규모의 ML 모델을 쉽고 빠르게 구축하며 배포할 수 있도록 지원하고 있는 완전 관리형 서비스이다.즉, Amazon SageMaker를 이용하면 데이터를 라벨링하는 과..

AWS Code Series를 이용한 자동화 구성하기

오늘은 AWS Code Series(AWS CodeCommit, AWS CodeBuild, AWS CodeDeploy, AWS CodePipeline)라고도 불리는 AWS CI/CD 서비스에 대해 알아보고 아키텍처를 구성해보려고 한다. 아키텍처를 구성하기 앞서 CI/CD란 무엇이고 AWS Code Series의 특징에 대해 알아보도록 하겠다. 목차 CI/CD 소개 AWS Code Series 소개 데모 아키텍처 소개 자동화 구성 데모 마무리 1. CI/CD 소개 DevOps를 하면 빼놓을 수 없는 얘기가 자동화 파이프라인이라고도 불리는 CI/CD이다. CI/CD를 구축하는 궁극적인 목적은 소프트웨어 개발 라이프사이클을 간소화하고 가속하하여 개발자가 빠르게 변경 사항을 반영할 수 있도록 하기 위해서이다. ..

AWS Lambda 내용 정리

AWS Lambda는 서버를 프로비저닝하거나 관리하지 않고도 코드를 실행할 수 있는 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다! 보통 이벤트 기반 서버리스 컴퓨팅 서비스를 언급할 때 람다를 언급하게 되는 것 같아요 AWS Lambda를 사용하면 애플리케이션 코드를 실행하기 위해 인프라를 프로비저닝하거나 관리할 필요가 없기 때문에 코드를 더욱 빠르게 배포하고, 확장성 있는 애플리케이션을 빌드하고, 더욱 높은 가용성을 제공하는 데 집중할 수 있어요 그리고 람다는 사용한 만큼만 비용을 지불하고 함수 요청 수와 코드를 실행하는 데 걸리는 기간에 따라 요금이 청구돼서 만약 서버를 계속 띄워놓는 상황보다 필요할 때마다 처리하는 인프라가 필요하다면 람다가 비용적으로도 선택이 합리적이어서 어플리케이션을 람다로 구성하는 경우도 있더라..

AUSG 6기 후기!!

AUSG 6기로 활동을 시작하고 벌써 1년이 다 되어가서야 후기를 남기게 됐다! 🥹 https://ausg.me/ AUSG AUSG는 대학생 개발자를 위한 클라우드 커뮤니티입니다. ausg.me 처음엔 Devops 엔지니어를 꿈꾸며 클라우드를 다같이 공부하려고 동아리를 찾다가 우연히 AUSG라는 커뮤니티를 알게 됐다.. 군대에 있었던 시절이라서 고민을 많이했었는데 진짜 다행히도 전역이 앞당겨져서 지원이 가능할 것 같아서 지원을 했다,, 근데 운좋게도 합격이 됐고 🫢 6기로 활동을 시작하게 되었다!!!!! 하지만 군대 때문에 OT는 참여하지 못했다,....,.,ㅠㅠㅠㅠ 그래도 나중에 스터디를 하거나 커뮤니티 데이를 통해 사람들이랑 많이 친해지게 되었던 것 같구 지금은 적응을 잘해서 활동을 꾸준히 하고 있다..

카오스 엔지니어링이란 ?

AWSKRUG devops 소모임과 AWS Summit Seoul에서 정영진님이 발표하신 카오스 엔지니어링에 대해 흥미가 생겨 카오스 엔지니어링에 대해 알아보기 위해 조사를 했다! 먼저 카오스 엔지니어링이란 production의 오류에 대한 서비스를 강화하여 일관된 안정성을 얻을 수 있도록 도와주는 방법론이다. 즉, 분산 시스템에서 예측치 못한 상황에도 견딜 수 있도록 실험을 통해 신뢰성을 확보하는 방법론이라고 볼 수 있다. 정영진님께서는 AWS EKS 환경에서 오토스케일링을 위해 Karpenter를 쓰는 경우 노드 그룹이 죽거나 DB 연결에 문제가 생기거나 네트워크가 끊기는 등 장애 상황을 미리 검증하기 위해 카오스 엔지니어링을 적용하셨고 테스트로는 AWS Fault Injection Service를 ..