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Instalando as habilidades de SageMaker IA da Amazon - SageMaker Inteligência Artificial da Amazon
Habilidades do agenteServidores MCPInstale Skills com npx skills

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Instalando as habilidades de SageMaker IA da Amazon

Esse plug-in de SageMaker IA da Amazon está disponível na GitHub página do AWSLabs e traz uma profunda AWS AI/ML experiência diretamente para seu assistente de codificação, cobrindo a área superficial da Amazon SageMaker AI; atualmente, são fornecidas habilidades para auxiliar nas seguintes áreas de capacidade:

  • Personalização de modelos — fluxos de trabalho End-to-end guiados para ajustar os modelos básicos, desde a definição do caso de uso até a preparação de dados, treinamento, avaliação e implantação na Amazon AI. SageMaker

  • HyperPod Operações de cluster — execução remota de comandos em nós via SSM, verificação de versão e relatórios de diagnóstico para clusters de HyperPod treinamento de SageMaker IA da Amazon.

Habilidades do agente

As seguintes habilidades são instaladas pelo plug-in:

Habilidades dos agentes de SageMaker IA da Amazon
Habilidade Description Documentação
planning Cria um plano dinâmico, passo a passo, adaptado às suas intenções SKILL.md
directory-management Gerencia a configuração do diretório de projetos, a organização de artefatos e a associação de planos para projetos novos ou existentes SKILL.md
use-case-specification Processo guiado e conversacional para definir seu modelo, personalização, casos de uso, metas, principais partes interessadas e critérios de sucesso SKILL.md
dataset-evaluation Validação da qualidade do conjunto de dados, detecção de formato e análise de requisitos de dados SKILL.md
dataset-transformation Conversão do formato do conjunto de dados e preparação para formatos SageMaker AI-compatible de treinamento SKILL.md
finetuning-setup Fine-tuning seleção de técnica (SFT, DPO, RLVR, etc.) e seleção do modelo básico SKILL.md
finetuning Configuração de hiperparâmetros e execução do trabalho de treinamento SKILL.md
model-evaluation Projeto de avaliação, seleção de benchmark e comparação de modelos LLM-as-a-judge SKILL.md
model-deployment Configuração de implantação e configuração de endpoint (SageMaker AI ou Amazon Bedrock) SKILL.md
hyperpod-ssm Execução remota de comandos e transferência de arquivos em nós de HyperPod cluster via SSM SKILL.md
hyperpod-version-checker Verifique e compare as versões dos componentes de software nos nós HyperPod do cluster SKILL.md
hyperpod-issue-report Gere relatórios de diagnóstico para casos HyperPod de solução de problemas e suporte SKILL.md

Servidores MCP

O Amazon SageMaker AI Skills requer o servidor Amazon SageMaker AI MCP. Adicione o conteúdo do .mcp.jsonarquivo ao arquivo de configuração MCP da sua plataforma:

  • Claude Code: execute claude mcp add --transport stdio aws-mcp -- uvx mcp-proxy-for-aws@latest https://aws-mcp.us-east-1.api.aws/mcp ou adicione manualmente ao User/Project/Local local conforme necessário (Claude Code Docs: O que usa escopos).

  • Cursor: .cursor/mcp.json

  • Kiro: .kiro/settings/mcp.json

Instale Skills com npx skills

Você pode usar o Skills CLI (da Vercel Labs) para instalar as habilidades em sua plataforma:

  • Código Claude:

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

  • Cursor:

    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 você configurou outros agentes, use:

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