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Compétences des agents de personnalisation des modèles
Pour accélérer les flux de travail de personnalisation des modèles, vous pouvez utiliser un ensemble complet de compétences d'agent Amazon SageMaker AI conçues pour fonctionner avec des assistants de codage IA qui prennent en charge les compétences, telles que Kiro etClaude Code. Ces compétences permettent aux assistants de codage, dans un IDE ou en ligne de commande, d'orchestrer les tâches de personnalisation des modèles, telles que la spécification et la planification des cas d'utilisation, la transformation des ensembles de données, la sélection des techniques de personnalisation, le réglage, l'évaluation des modèles et le déploiement de modèles avec des options pour Amazon SageMaker AI et Amazon Bedrock, conformément aux meilleures pratiques d'Amazon SageMaker AI. Vous pouvez décrire votre cas d'utilisation et votre flux de travail préféré en langage naturel à votre assistant de codage qui, guidé par les compétences d'Amazon SageMaker AI, génère des constructions de code qui gèrent l'invocation et l'orchestration des API Amazon SageMaker AI et des outils MCP.
Les compétences Amazon SageMaker AI sont distribuées sous forme de plug-in d'agent open source via le GitHub référentiel AWS Agent Plugins, géré par AWSlabs. En respectant le SKILL.md format standard défini par la norme ouverte Agent Skills, ces compétences restent portables dans n'importe quel environnement de codage compatible.
Prise en main
Accédez aux compétences des agents Amazon SageMaker AI via le référentiel AWSlabs Agent Plugins sagemaker-ai plugin Claude
Code ou Cursor installez-le. Pour les assistants de codage qui ne prennent pas directement en charge les plugins d'agent (par exemple, la Kiro CLI ou l'IDE à partir de mars 2026), installez le serveur MCP et Skills séparément, comme indiqué dans le README du plug-in sagemaker-ai sur le site Web.
