현재 생성형 AI 기술 생태계에 가장 큰 영향력을 가진 기업은 단연 마이크로소프트다. 그리고 마이크로소프트의 AI 역량을 집대성한 것이 바로 생성형 AI 애플리케이션 개발 플랫폼 '애저 AI 스튜디오(Azure AI Studio)'다. 애저 AI 스튜디오를 이용하면 생성형 AI 모델을 선택하고, 벡터 임베딩과 검색 등을 사용해 RAG로 모델의 근거를 보강하고 모델을 미세 조정해 AI 기반의 코파일럿 또는 에이전트를 만들 수 있다. AI 앱 개발에 필요한 모든 툴을 제공해 AI 세계에 들어가는 거의 완벽한 출발점이자, 지금 이 순간에도 계속 발전하는 플랫폼이라는 점에서 주목할 만하다. 주요 내용 - 모델 카탈로그, 수십 가지 모델 선택 가능 - 모델 벤치마크, 가장 크기 비싼 게 성능도 우위 - 서비스형 모델 vs. 플랫폼형 모델 - 애저 AI 스튜디오 필터링 기준 - 모델을 맞춤 구성하는 방법 - 애저 AI 스튜디오 툴과 구성요소 - 애저 AI 스튜디오 빠른 시작 및 자습서 - 더 간편한 AI 개발
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입력하신 이메일로 안내메일을 발송해드립니다.클라우드와 모바일을 비롯한 새로운 IT 트렌드들로 인해 기업 IT 환경의 지형도가 바뀌고 있다. 하지만 본질적인 변화가 쉽지 않은 영역이 있는데, 바로 네트워크 인프라입니다. 구조적인 변화가 쉽지 않은 네트워크 인프라가 모빌리티와 클라우드 등의 새로운...
데이터센터 변화의 궁극적인 목적은 역시 최종 사용자가 필요로 하는 애플리케이션과 서비스를 효과적으로 제공하는 데 있다. 이 때문에 애플리케이션 딜리버리 네트워크에 대한 관심이 다시 높아지고 있다. 특히 데이터센터 자체의 애플리케이션 중심으로의 변화라는...
클라우드를 중심으로 한 컴퓨팅 패러다임의 변화 속에 네트워크 인프라 역시 SDN을 향한 움직임이 분주하다. SDN, 즉 소프트웨어 정의 네트워크는 날로 유연성이 강조되는 컴퓨팅 환경에서 병목으로 지적되는 네트워크 문제의 해결사로 기대를 모으고 있다. ...
서버와 스토리지 가상화는 클라우드 인프라를 위한 기술 중 가장 대표적인 기술일 것이다. 하지만 그중요성에 비해 상대적으로 홀대를 받고 있는 것이 바로 데이터센터의 동맥에 해당하는 네트워크이다. 클라우드 컴퓨팅을 위한 네트워크 인프라로 주목받고 있는 이...