Apportez l’expertise approfondie de SageMaker AI à votre agent de codage grâce à la compétence AWS IA/ML de la boîte à outils de l’agent pour AWS

Publié le: 13 oct. 2026

Votre agent de codage peut sélectionner, entraîner, optimiser et déployer des modèles sur Amazon SageMaker AI tout en travaillant sur le reste de votre environnement AWS au sein d’un flux de travail unique en langage naturel. La compétence AWS IA/ML est désormais une compétence essentielle de la boîte à outils de l’agent pour AWS. Elle est donc complémentaire aux autres compétences AWS de la boîte à outils, telles que EC2, Bedrock, etc.

Nous avons publié la nouvelle compétence AWS IA/ML sur la boîte à outils de l’agent pour AWS. La boîte à outils est désormais le point d’intégration unique pris en charge, remplaçant les compétences et plug-ins précédents d’AWS Labs, par un chemin d’installation et de mise à jour cohérent et facile. La compétence est également préinstallée dans SageMaker Studio JupyterLab pour être utilisée avec Kiro ou l’agent de codage de votre choix.

De plus, nous avons étendu les domaines de compétence de SageMaker AI soutenus par des compétences.

  • Optimisation de l’inférence : optimisez les modèles déployés en termes de latence, de débit et de coût

  • Personnalisation du modèle : flux de travail de peaufinage guidés de bout en bout, de la définition des cas d’utilisation à la formation, à l’évaluation et au déploiement

  • Une formation complète pour le ML traditionnel et l’IA générative

  • MLflow : suivi des expériences et gestion du cycle de vie des modèles

  • Déploiement du modèle JumpStart et recommandations de modèles : déployez des modèles JumpStart prédéfinis et obtenez des recommandations guidées sur le modèle adapté à chaque cas d’utilisation

  • Tâches de traitement : préparation des données et ETL sur le calcul géré

La compétence AWS IA/ML est disponible sans frais supplémentaires. Vous ne payez que pour les ressources AWS utilisées par vos agents. Pour commencer, installez la compétence depuis la boîte à outils de l’agent pour AWS sur GitHub, ou utilisez-la préinstallée dans SageMaker Studio JupyterLab. Pour en savoir plus sur l’utilisation d’un assistant de codage avec vos flux de travail SageMaker AI, consultez la documentation Amazon SageMaker AI.