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# Instalando as habilidades de SageMaker IA da Amazon
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Esse plug-in de SageMaker IA da Amazon está disponível na [ GitHub página do AWSLabs](https://github.com/awslabs/agent-plugins/tree/main/plugins/sagemaker-ai) e traz uma profunda AWS AI/ML experiência diretamente para seu assistente de codificação, cobrindo a área superficial da [Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/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
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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](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/planning/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](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/directory-management/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](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/use-case-specification/SKILL.md) | 
| dataset-evaluation | Validação da qualidade do conjunto de dados, detecção de formato e análise de requisitos de dados | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/dataset-evaluation/SKILL.md) | 
| dataset-transformation | Conversão do formato do conjunto de dados e preparação para formatos SageMaker AI-compatible de treinamento | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/dataset-transformation/SKILL.md) | 
| finetuning-setup | Fine-tuning seleção de técnica (SFT, DPO, RLVR, etc.) e seleção do modelo básico | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/finetuning-setup/SKILL.md) | 
| finetuning | Configuração de hiperparâmetros e execução do trabalho de treinamento | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/finetuning/SKILL.md) | 
| model-evaluation | Projeto de avaliação, seleção de benchmark e comparação de modelos LLM-as-a-judge | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/model-evaluation/SKILL.md) | 
| model-deployment | Configuração de implantação e configuração de endpoint (SageMaker AI ou Amazon Bedrock) | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/model-deployment/SKILL.md) | 
| hyperpod-ssm | Execução remota de comandos e transferência de arquivos em nós de HyperPod cluster via SSM | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/hyperpod-ssm/SKILL.md) | 
| hyperpod-version-checker | Verifique e compare as versões dos componentes de software nos nós HyperPod do cluster | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/hyperpod-version-checker/SKILL.md) | 
| hyperpod-issue-report | Gere relatórios de diagnóstico para casos HyperPod de solução de problemas e suporte | [SKILL.md](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/skills/hyperpod-issue-report/SKILL.md) | 

## Servidores MCP
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O Amazon SageMaker AI Skills requer o servidor Amazon SageMaker AI MCP. Adicione o conteúdo do [`.mcp.json`arquivo ao arquivo](https://github.com/awslabs/agent-plugins/blob/main/plugins/sagemaker-ai/.mcp.json) 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](https://code.claude.com/docs/en/settings#what-uses-scopes) escopos).
+ **Cursor**: `.cursor/mcp.json`
+ **Kiro**: `.kiro/settings/mcp.json`

## Instale Skills com `npx` skills
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Você pode usar o [Skills CLI](https://github.com/vercel-labs/skills) (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 
```