윤리적 고려 사항과 가드레일

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

이 연습은 강의의 일부입니다

Amazon Bedrock 입문

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

AWS가 완전관리형으로 제공하는 foundation model 서비스, Amazon Bedrock의 기초를 배웁니다. 기본 설정과 인증부터 시작해 Claude와 Titan 같은 사용 가능한 foundation model을 살펴보고, 핵심 API 상호작용을 익혀 보세요. 이 장에서는 개발 환경 설정, 사용 사례에 맞는 모델 선택, 스트리밍 응답과 오류 관리를 포함한 적절한 API 요청 처리 방법을 다룹니다.

Exercise 1: Amazon Bedrock 액세스 Exercise 2: Bedrock 클라이언트 초기화 Exercise 3: Bedrock 모델 세부 정보 가져오기 Exercise 4: 파운데이션 모델 선택하기 Exercise 5: Bedrock에서 올바른 모델 사용하기 Exercise 6: Bedrock에서 텍스트 생성하기

이 장에서는 세 가지 핵심 레슨을 순차적으로 학습합니다. 텍스트 생성과 응답 처리의 기초부터 시작해, few-shot learning과 구조화된 결과 같은 고급 prompt engineering 기법으로 확장합니다. 마지막 레슨에서는 모델 파라미터 최적화를 다루며, 최적의 결과를 위해 temperature와 토큰 제한 같은 설정을 미세 조정하는 방법을 배웁니다. 각 레슨은 이전 내용을 토대로 진행되어, 기본적인 API 상호작용에서 특정 사용 사례를 위한 고급 파라미터 제어로 나아갑니다.

Exercise 1: 언어 모델로 텍스트 생성하기 Exercise 2: 역할 부여로 프롬프트 개선하기 Exercise 3: 모델 응답 처리와 오류 핸들링 Exercise 4: Foundation model 보고서 분류 Exercise 5: 프롬프트 엔지니어링 기법 적용하기 Exercise 6: 기하학에 few-shot learning 적용하기 Exercise 7: 구조화된 출력 프롬프트 만들기 Exercise 8: 다양한 모델 매개변수 다루기 Exercise 9: temperature로 창의성 조절하기 Exercise 10: top_p와 max_tokens로 출력 제어하기

이 장에서는 기본 API 상호작용을 넘어 Amazon Bedrock로 견고하고 책임 있는 애플리케이션을 구축합니다. 대화형 AI부터 시작해, 일관된 채팅 경험을 위한 상태 관리와 컨텍스트 처리를 익힙니다. 이어서 고급 프롬프트 기법을 탐구하며, 일관된 스타일과 톤을 유지하면서 다양한 유형의 콘텐츠를 생성하는 방법을 배웁니다. 또한 오류 처리, 속도 제한, 효율적인 응답 처리 같은 운영 필수 요소를 다룹니다. 마지막으로 윤리적 가드레일과 안전 장치를 구현해, 강력하면서도 책임 있는 AI 애플리케이션을 완성합니다.

Exercise 1: 윤리적 고려 사항과 가드레일

현재 연습

Exercise 2: 상품 후기 검토(모더레이션)Exercise 3: 연령대에 맞는 콘텐츠 필터 만들기 Exercise 4: AI 대화 관리 Exercise 5: 대화 관리 클래스 만들기 Exercise 6: 대화를 메모리 인식으로 만들기 Exercise 7: 고급 프롬프트 전략 Exercise 8: Chain-of-thought 프롬프트 구현하기 Exercise 9: Bedrock로 스타일 맞춘 콘텐츠 생성 Exercise 10: API 응답과 오류 처리 Exercise 11: 요청률 제한 처리 구현하기 Exercise 12: 모델 폴백 구현하기 Exercise 13: 축하합니다!