Amazon Aurora 기계 학습 사용
Amazon Aurora 기계 학습을 사용하면 필요에 따라 Aurora DB 클러스터를 다음 AWS 기계 학습 서비스 중 하나와 통합할 수 있습니다. 각 서비스마다 특정 기계 학습 사용 사례를 지원합니다.
- Amazon Bedrock
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Amazon Bedrock은 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 확장하는 데 도움이 되는 개발자 도구와 함께 API를 통해 AI 회사의 주요 기반 모델을 사용할 수 있게 해주는 완전 관리형 서비스입니다. Amazon Bedrock을 사용할 경우, 모든 타사 파운데이션 모델에서 비용을 지불하고 추론을 실행할 수 있습니다. 요금은 입력 토큰과 출력 토큰의 양, 그리고 모델에 대해 프로비저닝된 처리량을 구매했는지 여부에 따라 결정됩니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock 사용 설명서의 Amazon Bedrock 이란 무엇입니까?를 참조하십시오.
- Amazon Comprehend
Amazon Comprehend는 문서에서 인사이트를 추출하는 데 사용되는 관리형 자연어 처리(NLP) 서비스입니다. Amazon Comprehend를 사용하면 주체, 핵심 문구, 언어 및 기타 특징을 분석하여 문서 내용을 기반으로 감정을 추론할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Comprehend 개발자 가이드의 What is Amazon Comprehend?(Amazon Comprehend란?)를 참조하세요.
- SageMaker
Amazon SageMaker는 완전관리형 기계 학습 서비스입니다. 데이터 과학자와 개발자는 Amazon SageMaker를 사용하여 사기 탐지 및 제품 추천과 같은 다양한 추론 작업을 위한 기계 학습 모델을 구축하고 훈련하고 테스트합니다. 기계 학습 모델을 프로덕션에서 사용할 준비가 되면 Amazon SageMaker 호스팅 환경에 배포할 수 있습니다. Amazon SageMaker에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker 개발자 가이드의 What Is Amazon SageMaker?(Amazon SageMaker란?)를 참조하세요.
Amazon Comprehend를 Aurora DB 클러스터와 함께 사용하면 SageMaker를 사용할 때보다 예비 설정이 적습니다. AWS 기계 학습이 처음이라면 먼저 Amazon Comprehend를 살펴보는 것이 좋습니다.
