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Amazon SageMaker AI-Fähigkeiten installieren
Dieses Amazon SageMaker AI-Plugin ist auf der GitHub AWSLabs-Seite
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Modellanpassung — End-to-end geführte Workflows zur Feinabstimmung von Basismodellen, von der Definition von Anwendungsfällen bis hin zur Datenvorbereitung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung auf Amazon SageMaker AI.
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HyperPod Clusteroperationen — Fernausführung von Befehlen auf Knoten über SSM, Versionsprüfung und Diagnoseberichte für Amazon SageMaker HyperPod AI-Trainingscluster.
Fähigkeiten der Agenten
Die folgenden Fähigkeiten werden durch das Plugin installiert:
| Fähigkeit | Description | Dokumentation |
|---|---|---|
planning |
Erstellt einen dynamischen, schrittweisen Plan, der auf Ihre Absichten zugeschnitten ist | SKILL.md |
directory-management |
Verwaltet die Einrichtung des Projektverzeichnisses, die Organisation von Artefakten und die Zuordnung von Plänen für neue oder bestehende Projekte | SKILL.md |
use-case-specification |
Geführter Gesprächsprozess zur Definition der Ziele für Ihren Anwendungsfall zur Modellanpassung, der wichtigsten Beteiligten und der Erfolgskriterien | SKILL.md |
dataset-evaluation |
Validierung der Datensatzqualität, Formaterkennung und Analyse der Datenanforderungen | SKILL.md |
dataset-transformation |
Konvertierung von Datensatzformaten und Vorbereitung für SageMaker AI-compatible Trainingsformate | SKILL.md |
finetuning-setup |
Fine-tuning Auswahl der Technik (SFT, DPO, RLVR usw.) und Auswahl des Basismodells | SKILL.md |
finetuning |
Hyperparameter-Konfiguration und Ausführung von Trainingsjobs | SKILL.md |
model-evaluation |
Bewertungsdesign, Benchmark-Auswahl LLM-as-a-judge und Modellvergleich | SKILL.md |
model-deployment |
Bereitstellungskonfiguration und Endpunkteinrichtung (SageMaker KI oder Amazon Bedrock) | SKILL.md |
hyperpod-ssm |
Fernausführung von Befehlen und Dateiübertragung auf HyperPod Clusterknoten über SSM | SKILL.md |
hyperpod-version-checker |
Überprüfen und vergleichen Sie die Versionen der Softwarekomponenten auf den HyperPod Clusterknoten | SKILL.md |
hyperpod-issue-report |
Generieren Sie Diagnoseberichte für HyperPod Problembehebungs- und Supportfälle | SKILL.md |
MCP-Server
Amazon SageMaker AI Skills erfordert den Amazon SageMaker AI MCP-Server. Fügen Sie den Inhalt der .mcp.jsonDatei
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Claude Code: Führen Sie das
claude mcp add --transport stdio aws-mcp -- uvx mcp-proxy-for-aws@latest https://aws-mcp.us-east-1.api.aws/mcpProgramm aus oder fügen Sie es nach Bedarf manuell zumUser/Project/LocalSpeicherort hinzu (Claude Code Docs: Was verwendet Bereiche). -
Cursor:
.cursor/mcp.json -
Kiro:
.kiro/settings/mcp.json
Installiere Skills mit npx skills
Sie können die Skills CLI
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Claude Code:
npx skills add https://github.com/awslabs/agent-plugins/tree/main/plugins/sagemaker-ai/skills --all --agent claude-code --copy -
Mauszeiger:
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
Wenn Sie andere Agenten konfiguriert haben, verwenden Sie:
npx skills add https://github.com/awslabs/agent-plugins/tree/main/plugins/sagemaker-ai/skills --all --agent
