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Installazione delle competenze di Amazon SageMaker AI - Amazon SageMaker AI
Competenze degli agentiServer MCPInstalla Skills con npx skills

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Installazione delle competenze di Amazon SageMaker AI

Questo plug-in Amazon SageMaker AI è disponibile nella GitHub pagina AWSlabs e offre AWS AI/ML competenze approfondite direttamente al tuo assistente di codifica, coprendo la superficie di Amazon SageMaker AI; attualmente, vengono fornite competenze per aiutarti nelle seguenti aree di funzionalità:

  • Personalizzazione del modello: flussi di lavoro End-to-end guidati per l'ottimizzazione dei modelli di base, dalla definizione dei casi d'uso alla preparazione dei dati, alla formazione, alla valutazione e all'implementazione su Amazon AI. SageMaker

  • HyperPod Operazioni sui cluster: esecuzione remota di comandi sui nodi tramite SSM, controllo delle versioni e report diagnostici per i cluster di formazione Amazon AI. SageMaker HyperPod

Competenze degli agenti

Le seguenti competenze vengono installate dal plugin:

Competenze relative agli agenti Amazon SageMaker AI
Abilità Description Documentazione
planning Crea un piano dinamico e dettagliato su misura per i tuoi intenti SKILL.md
directory-management Gestisce la configurazione della directory di progetto, l'organizzazione degli artefatti e l'associazione dei piani per progetti nuovi o esistenti SKILL.md
use-case-specification Processo conversazionale guidato per definire la personalizzazione del modello, i casi d'uso, gli obiettivi, le principali parti interessate e i criteri di successo SKILL.md
dataset-evaluation Convalida della qualità dei set di dati, rilevamento dei formati e analisi dei requisiti dei dati SKILL.md
dataset-transformation Conversione del formato del set di dati e preparazione per i formati di formazione SageMaker AI-compatible SKILL.md
finetuning-setup Fine-tuning selezione della tecnica (SFT, DPO, RLVR, ecc.) e selezione del modello base SKILL.md
finetuning Configurazione degli iperparametri ed esecuzione del lavoro di formazione SKILL.md
model-evaluation Progettazione della valutazione, selezione dei benchmark e confronto dei modelli LLM-as-a-judge SKILL.md
model-deployment Configurazione dell'implementazione e configurazione degli endpoint (SageMaker AI o Amazon Bedrock) SKILL.md
hyperpod-ssm Esecuzione di comandi remoti e trasferimento di file sui HyperPod nodi del cluster tramite SSM SKILL.md
hyperpod-version-checker Verifica e confronta le versioni dei componenti software tra i HyperPod nodi del cluster SKILL.md
hyperpod-issue-report Genera report diagnostici per la HyperPod risoluzione dei problemi e i casi di supporto SKILL.md

Server MCP

Amazon SageMaker AI Skills richiede il server Amazon SageMaker AI MCP. Aggiungi il contenuto del .mcp.json file al file di configurazione MCP della tua piattaforma:

  • Codice Claude: esegui claude mcp add --transport stdio aws-mcp -- uvx mcp-proxy-for-aws@latest https://aws-mcp.us-east-1.api.aws/mcp o aggiungi manualmente alla User/Project/Local posizione secondo necessità (Claude Code Docs: What uses scopes).

  • Cursore: .cursor/mcp.json

  • Kiro: .kiro/settings/mcp.json

Installa Skills con npx skills

Puoi utilizzare la Skills CLI (di Vercel Labs) per installare le competenze nella tua piattaforma:

  • Codice Claude: 

    npx skills add https://github.com/awslabs/agent-plugins/tree/main/plugins/sagemaker-ai/skills --all --agent claude-code --copy

  • Cursore:

    npx skills add https://github.com/awslabs/agent-plugins/tree/main/plugins/sagemaker-ai/skills --all --agent cursor --copy

  • Kiro: 

    npx skills add https://github.com/awslabs/agent-plugins/tree/main/plugins/sagemaker-ai/skills --all --agent kiro-cli --copy

Se hai configurato altri agenti, usa:

npx skills add https://github.com/awslabs/agent-plugins/tree/main/plugins/sagemaker-ai/skills --all --agent