준비 상태

질문	응답의 예
이러한 워크로드에 활용할 수 있는 AWS 계정이 있습니까?	예 또는 아니요.
와 기존 엔터프라이즈 계약이 있습니까 AWS?	예 또는 아니요.
생성형 AI 워크로드를 처리하기 위한 현재 클라우드 인프라의 확장성은 어느 정도입니까?	클라우드 인프라는 대규모 생성형 AI 워크로드를 효율적으로 처리하도록 설계된 컴퓨팅 리소스 및 분산 스토리지 시스템에 대한 자동 조정 기능을 통해 확장성이 뛰어납니다.
사전 처리 및 대규모 특성 엔지니어링을 위한 데이터 파이프라인 기능이 있습니까?	데이터 파이프라인은 대규모 데이터 사전 처리 및 기능 엔지니어링을 위해 Apache Spark와 같은 분산 처리 프레임워크를 사용하며 배치 및 스트리밍 데이터 처리를 모두 지원합니다.
계정 프로비저닝 및 관리 기능이 있습니까?	예 또는 아니요.
생성형 AI 기술을 채택하기 위한 조직의 AI 리터러시와 준비 상태를 어떻게 설명하시겠습니까?	우리 조직은 AI 교육 프로그램에 많은 투자를 했으며 대부분의 기술 인력은 기본 AI/ML 교육을 완료했습니다. 조직은 생성형 AI를 비롯한 새로운 기술을 수용하는 혁신 문화를 가지고 있습니다.
조직 내에는 어떤 AI/ML 전문 지식이 있으며 어떻게 배포되나요?	숙련된 데이터 과학자 및 ML 엔지니어가 있는 전용 AI Center of Excellence가 있습니다. AI 리터레이션이 되고 생성형 AI 사용 사례를 식별하도록 다양한 사업부의 도메인 전문가의 기술을 높입니다.
클라우드 프로그램 목표, 이점 및 비용을 설명하는 개괄적인 비즈니스 사례가 있습니까?	예 또는 아니요.
솔루션을 프로덕션 환경에 적용하기 위한 일정은 어떻게 됩니까?	주, 월 등.
주요 이해관계자(예: CFO, CIT/CTO, COO)가 자금 지원을 약정했습니까?	예 또는 아니요.
생성형 AI 이니셔티브에서 데이터 보호 규정을 준수하려면 어떻게 해야 하나요?	AI 팀과 긴밀히 협력하는 전담 규정 준수 팀이 있습니다. 당사는 정기적으로 개인 정보 영향 평가를 수행하고, 설계 원칙에 따라 데이터 보호를 구현하고, 모든 생성형 AI 프로젝트에 대한 세부 데이터 처리 레코드를 유지합니다.
새로운 생성형 AI 기술과 통합되는 기존 시스템은 얼마나 성숙합니까?	IT 아키텍처는 새로운 생성형 AI 기술을 유연하게 통합할 수 있는 마이크로서비스 및 APIs를 기반으로 합니다. 이러한 시스템은 상호 운용성을 보장하기 위해 일반적인 데이터 형식 및 프로토콜을 기반으로 표준화됩니다.
ML 모델을 운영할 때 어떤 경험이 있으며 생성형 AI 시스템에 어떻게 적용될 수 있습니까?	자동화된 모델 배포 파이프라인, 모니터링 시스템 및 A/B 테스트 프레임워크를 비롯한 MLOps 관행을 수립했습니다. 이러한 관행은 대규모 생성형 AI 모델의 고유한 요구 사항을 처리하도록 조정되고 있습니다.