모델 환경이 확장됨에 따라 조직들은 애플리케이션에 적합한 기반 모델을 선택할 때 복잡한 시나리오에 직면하게 됩니다. 이 블로그 게시물에서는 Amazon Bedrock 사용자를 위한 체계적인 평가 방법론을 제시합니다. 이론적 프레임워크와 실용적인 구현 전략을 결합하여 데이터 과학자와 머신러닝(ML) 엔지니어가 최적의 모델을 선택할 수 있도록 지원합니다.