View a markdown version of this page

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

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

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 dei modelli: flussi di lavoro End-to-end guidati per la messa a punto dei modelli di base, dalla definizione dei casi d'uso alla preparazione dei dati, alla formazione, alla valutazione e alla distribuzione su Amazon AI. SageMaker

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

Competenze degli agenti

Le seguenti competenze sono installate dal plugin:

Competenze degli 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 dei progetti, 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, gli obiettivi dei casi d'uso, le principali parti interessate e i criteri di successo SKILL.md
dataset-evaluation Convalida della qualità dei set di dati, rilevamento del formato 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 iperparametrica ed esecuzione del lavoro di formazione SKILL.md
model-evaluation Progettazione di valutazione, selezione dei benchmark e confronto dei modelli LLM-as-a-judge SKILL.md
model-deployment Configurazione della distribuzione e configurazione degli endpoint (SageMaker AI o Amazon Bedrock) SKILL.md
hyperpod-ssm Esecuzione di comandi remoti e trasferimento di file sui nodi del HyperPod cluster tramite SSM SKILL.md
hyperpod-version-checker Controlla 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.jsonfile al file di configurazione MCP della tua piattaforma:

  • Claude Code: 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 CLI di Skills (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