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안녕하세요, 게임 개발과 AI 기술에 관심 많으신 분들! 오늘은 제가 AWS Amazon Q Developer CLI를 활용하여 파이썬 Pygame으로 숫자 정렬 퍼즐 게임을 개발했던 흥미로운 경험을 공유해 드릴까 합니다. AI가 어떻게 우리의 개발 여정을 혁신적으로 변화시키고, 심지어 제한된 개발 지식 속에서도 멋진 결과물을 만들어낼 수 있는지 저의 AWS "Build Games" 챌린지 참여기를 통해 함께 살펴보시죠.아이디어 구상부터 핵심 로직 구현까지: Amazon Q의 마법# Amazon Q Developer CLI을 설치하고, AWS Build ID로 로그인 진행q chat# Q Chat "게임 개발을 위한 아이디어를 몇 가지 제시해줘""어떤 게임을 만들까?"라는 막막한 질문에서부터 Amazon..

1. Amazon Q Developer CLI 설치하기(MacOS)설치 후 Amazon Q 앱을 실행하여 Shell Ingtegration을 수행해야 터미널에서 명령어 실행이 가능합니다.brew install amazon-q# 설치 후 [Amazon Q]앱을 실행하여 Shell Integration을 진행해야 다음 명령어 수행이 가능합니다.q --version2. Amazon Q Developer ChatAmazon Q Developer CLI는 터미널에서 대화형 채팅 환경을 제공합니다. 명령줄 환경을 벗어나지 않고도 질문하고, AWS 서비스에 대한 도움을 받고, 문제를 해결하고, 코드를 생성할 수 있습니다. Amazon Q로 채팅 세션을 시작하려면 chat 명령을 사용합니다.q chat 3. Amazo..

Multi-Region LLM을 이용하여 Token 허용량 늘리기Multi-Region LLM: AWS는 전 세계 여러 리전(데이터 센터)에 서비스를 제공합니다. Multi-Region LLM은 말 그대로 여러 AWS리전에 LLM 엔드포인트를 배포하는 전략입니다. 이는 다음과 같은 이점을 제공합니다.1) 지연 시간 단축: 사용자와 가까운 리전에서 응답하여 챗봇의 반응 속도를 높입니다.2) 고가용성: 특정 리전에 문제가 생겨도 다른 리전으로 트래픽을 전환하여 서비스 중단 없이 챗봇을 운영할 수 있습니다. 3) 로드 밸런싱: 특정 리전에 부하가 집중될 경우, 다른 리전으로 분산하여 안정적인 서비스를 유지합니다.Python으로 경험하는 Multi-Region LLM 호출 시나리오Multi-Region LLM이..