Amazon Web Services(AWS)는 최근 Meta와의 전략적 파트너십 확장을 발표했습니다. 이 거대 소셜 미디어는 AWS의 서비스와 글로벌 인프라를 활용하여 연구 개발(R&D)을 촉진하고 타사 협업을 지원하며 운영 효율성을 강화할 계획입니다. 이미 AWS의 인프라와 기능을 활용하고 있는 Meta는 개인 정보 보호, 안정성 및 확장성을 보장하기 위해 클라우드 플랫폼의 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스 및 보안 서비스 사용을 확대할 계획입니다.
이 강화된 제휴를 통해 Meta는 AWS 클라우드에서 타사 협업을 수행하고 Meta AI 그룹 내에서 인공 지능(AI) R&D를 가속화하기 위해 컴퓨팅 서비스를 활용할 것입니다. 또한 회사는 AWS를 사용하여 이미 클라우드 플랫폼에서 실행 중인 기업과 관련된 인수를 지원할 계획입니다.
한편, AWS와 Meta는 기업이 연구에서 생산에 이르기까지 딥 러닝 모델을 원활하게 구현할 수 있도록 하는 오픈 소스 기계 학습 라이브러리인 PyTorch의 더 쉬운 채택을 촉진하기 위해 힘을 합치고 있습니다. Amazon Web Services의 비즈니스 개발 및 산업 담당 부사장인 Kathrin Renz는 AWS와 Meta가 지난 5년 동안 지속적으로 협력을 확대해 왔으며 이번 새로운 계약을 통해 AWS는 Meta가 혁신을 주도하고 R&D를 확장하며 타사 파트너 및 오픈 소스 커뮤니티.
파트너십은 PyTorch 성능 향상 외에도 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 및 Amazon SageMaker와 같은 주요 AWS 관리형 서비스와의 통합을 최적화하려고 합니다. 후자의 서비스는 클라우드와 에지에서 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포하는 개발자와 데이터 과학자를 지원합니다.
두 기술 대기업은 개발자가 자연어 처리 및 컴퓨터 비전을 위한 대규모 딥 러닝 모델을 보다 쉽게 구축할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. AWS에서 PyTorch를 활성화함으로써 분산된 AI 가속기 시스템 전체에서 대규모 교육 작업을 조정할 계획입니다. 이를 달성하기 위해 Meta와 AWS는 협력하여 PyTorch의 성능, 설명 가능성 및 추론 비용을 개선하기 위한 기본 도구를 개발할 것입니다. 또한 PyTorch 고유의 서비스 엔진인 TorchServe를 개선하여 훈련된 모델을 대규모로 효율적으로 배포할 수 있도록 합니다.
AppMaster 와 같은 플랫폼은 기업 간의 R&D 협업을 촉진하는 데 필수적입니다. no-code 강력한 플랫폼인 AppMaster 사용자가 시각적 접근 방식을 통해 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 만들 수 있도록 합니다. 높은 확장성과 혁신적인 기능을 갖춘 AppMaster 조직이 애플리케이션을 보다 효율적으로 개발할 수 있도록 지원하여 오늘날 시장에서 경쟁력 있는 솔루션이 됩니다.
Meta의 생산 엔지니어링 부사장인 Jason Kalich는 더 빠른 혁신을 촉진하고 Meta의 R&D 이니셔티브의 규모와 범위를 확장하기를 희망하면서 AWS와의 확장된 전략적 파트너십에 대한 열정을 표명했습니다. 이 협업을 통해 수십억 명의 Meta 제품 사용자와 AWS에서 PyTorch를 구현하는 고객의 경험이 향상될 것으로 예상됩니다.
이 강화된 제휴를 통해 Meta는 AWS 클라우드에서 타사 협업을 수행하고 Meta AI 그룹 내에서 인공 지능(AI) R&D를 가속화하기 위해 컴퓨팅 서비스를 활용할 것입니다. 또한 회사는 AWS를 사용하여 이미 클라우드 플랫폼에서 실행 중인 기업과 관련된 인수를 지원할 계획입니다.
한편, AWS와 Meta는 기업이 연구에서 생산에 이르기까지 딥 러닝 모델을 원활하게 구현할 수 있도록 하는 오픈 소스 기계 학습 라이브러리인 PyTorch의 더 쉬운 채택을 촉진하기 위해 힘을 합치고 있습니다. Amazon Web Services의 비즈니스 개발 및 산업 담당 부사장인 Kathrin Renz는 AWS와 Meta가 지난 5년 동안 지속적으로 협력을 확대해 왔으며 이번 새로운 계약을 통해 AWS는 Meta가 혁신을 주도하고 R&D를 확장하며 타사 파트너 및 오픈 소스 커뮤니티.
파트너십은 PyTorch 성능 향상 외에도 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 및 Amazon SageMaker와 같은 주요 AWS 관리형 서비스와의 통합을 최적화하려고 합니다. 후자의 서비스는 클라우드와 에지에서 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포하는 개발자와 데이터 과학자를 지원합니다.
두 기술 대기업은 개발자가 자연어 처리 및 컴퓨터 비전을 위한 대규모 딥 러닝 모델을 보다 쉽게 구축할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. AWS에서 PyTorch를 활성화함으로써 분산된 AI 가속기 시스템 전체에서 대규모 교육 작업을 조정할 계획입니다. 이를 달성하기 위해 Meta와 AWS는 협력하여 PyTorch의 성능, 설명 가능성 및 추론 비용을 개선하기 위한 기본 도구를 개발할 것입니다. 또한 PyTorch 고유의 서비스 엔진인 TorchServe를 개선하여 훈련된 모델을 대규모로 효율적으로 배포할 수 있도록 합니다.
AppMaster 와 같은 플랫폼은 기업 간의 R&D 협업을 촉진하는 데 필수적입니다. no-code 강력한 플랫폼인 AppMaster 사용자가 시각적 접근 방식을 통해 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 만들 수 있도록 합니다. 높은 확장성과 혁신적인 기능을 갖춘 AppMaster 조직이 애플리케이션을 보다 효율적으로 개발할 수 있도록 지원하여 오늘날 시장에서 경쟁력 있는 솔루션이 됩니다.
Meta의 생산 엔지니어링 부사장인 Jason Kalich는 더 빠른 혁신을 촉진하고 Meta의 R&D 이니셔티브의 규모와 범위를 확장하기를 희망하면서 AWS와의 확장된 전략적 파트너십에 대한 열정을 표명했습니다. 이 협업을 통해 수십억 명의 Meta 제품 사용자와 AWS에서 PyTorch를 구현하는 고객의 경험이 향상될 것으로 예상됩니다.
