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# Amazon SageMaker AI スキルのインストール
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この Amazon SageMaker AI プラグインは [AWSLabs GitHub ページで](https://github.com/awslabs/agent-plugins/tree/main/plugins/sagemaker-ai)利用でき、詳細な AWS AI/ML の専門知識をコーディングアシスタントに直接取り込み、[Amazon SageMaker AI ](https://aws.amazon.com/sagemaker/ai/)の領域をカバーします。現在、以下の機能領域を支援するスキルが用意されています。
+ **モデルのカスタマイズ** — End-to-endAmazon SageMaker AI でのユースケース定義からデータの準備、トレーニング、評価、デプロイまで、基盤モデルをファインチューニングするためのエンドツーエンドのガイド付きワークフロー。
+ **HyperPod クラスターオペレーション** — Amazon SageMaker AI HyperPod トレーニングクラスターの SSM、バージョンチェック、診断レポートを介したノードでのリモートコマンド実行。

## エージェントスキル
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プラグインによって以下のスキルがインストールされます。


**Amazon SageMaker AI エージェントスキル**  

| スキル | 説明 | ドキュメント | 
| --- | --- | --- | 
| planning | インテントに合わせた動的なstep-by-stepプランを構築します | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/planning/SKILL.md) | 
| directory-management | 新規または既存のプロジェクトのプロジェクトディレクトリのセットアップ、アーティファクトの整理、計画の関連付けを管理します | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/directory-management/SKILL.md) | 
| use-case-specification | モデルカスタマイズのユースケースの目標、主要な利害関係者、成功基準を定義する、ガイド付きの会話型プロセス | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/use-case-specification/SKILL.md) | 
| dataset-evaluation | データセットの品質検証、形式検出、データ要件分析 | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/dataset-evaluation/SKILL.md) | 
| dataset-transformation | SageMaker AI 互換トレーニング形式のデータセット形式の変換と準備 | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/dataset-transformation/SKILL.md) | 
| finetuning-setup | ファインチューニング手法の選択 (SFT、DPO、RLVR など) とベースモデルの選択 | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/finetuning-setup/SKILL.md) | 
| finetuning | ハイパーパラメータ設定とトレーニングジョブの実行 | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/finetuning/SKILL.md) | 
| model-evaluation | 評価設計、ベンチマーク選択、LLM-as-a-judge、モデル比較 | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/model-evaluation/SKILL.md) | 
| model-deployment | デプロイ設定とエンドポイント設定 (SageMaker AI または Amazon Bedrock) | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/model-deployment/SKILL.md) | 
| hyperpod-ssm | SSM を介した HyperPod クラスターノードでのリモートコマンド実行とファイル転送 | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/hyperpod-ssm/SKILL.md) | 
| hyperpod-version-checker | HyperPod クラスターノード間でソフトウェアコンポーネントバージョンをチェックして比較する | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/hyperpod-version-checker/SKILL.md) | 
| hyperpod-issue-report | HyperPod のトラブルシューティングとサポートケースの診断レポートを生成する | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/hyperpod-issue-report/SKILL.md) | 

## MCP サーバー
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Amazon SageMaker AI スキルには、Amazon SageMaker AI MCP サーバーが必要です。[`.mcp.json` ファイルの](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/.mcp.json)内容をプラットフォームの MCP 設定ファイルに追加します。
+ **Claude Code**: 必要に応じて を実行`claude mcp add --transport stdio aws-mcp -- uvx mcp-proxy-for-aws@latest https://aws-mcp.us-east-1.api.aws/mcp`または手動で`User/Project/Local`ロケーションに追加します ([Claude Code Docs: What uses scopes](https://code.claude.com/docs/en/settings#what-uses-scopes))。
+ **カーソル**: `.cursor/mcp.json`
+ **Kiro**: `.kiro/settings/mcp.json`

## を使用したスキルのインストール `npx skills`
<a name="remote-access-install-skills-cli"></a>

[Skills CLI](https://github.com/vercel-labs/skills) (Vercel Labs から) を使用して、スキルをプラットフォームにインストールできます。
+ **Claude コード**:

  ```
  npx skills add https://github.com/awslabs/agent-plugins/tree/main/plugins/sagemaker-ai/skills --all --agent claude-code --copy
  ```
+ **カーソル**:

  ```
  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
  ```

他のエージェントを設定している場合は、以下を使用します。

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