Добавьте глубокие знания SageMaker в агент для разработки кода с помощью навыка ИИ/машинного обучения AWS в Инструментах разработки агентов в AWS

Проведено: 13 окт. 2026 г.

Ваш агент для разработки кода может выбирать, обучать, оптимизировать и развертывать модели в Amazon SageMaker AI, работая в остальной среде AWS в рамках единого рабочего процесса на естественном языке. Навык ИИ/машинного обучения AWS теперь входит в число основных навыков Инструментов разработки агентов в AWS, поэтому он работает наряду с другими навыками AWS, такими как EC2, Bedrock и другие.

Мы выпустили новый навык ИИ/машинного обучения AWS для Инструментов разработки агентов в AWS. Теперь набор инструментов – единственная поддерживаемая точка интеграции, заменившая прежние навыки и плагины Лаборатории AWS и обеспечивающая единый простой способ установки и обновления. Этот навык также предварительно установлен в JupyterLab в Студии SageMaker для использования с Kiro или выбранным вами агентом для разработки кода.

Кроме того, мы расширили области возможностей SageMaker AI, поддерживаемые навыками.

  • Оптимизация логического вывода: оптимизация развернутых моделей с учетом задержки, пропускной способности и стоимости

  • Настройка моделей: сквозные управляемые рабочие процессы точной настройки – от определения примера использования до обучения, оценки и развертывания

  • Обучение с использованием серверных ресурсов для традиционного машинного обучения и генеративного ИИ

  • MLflow: отслеживание экспериментов и управление жизненным циклом модели

  • Развертывание моделей JumpStart и рекомендации по выбору моделей: развертывайте готовые модели JumpStart и получайте рекомендации по выбору подходящей модели для конкретного примера использования

  • Задания обработки: подготовка данных и ETL на управляемых вычислительных ресурсах

Доступ к навыку ИИ/машинного обучения AWS предоставляется бесплатно – вы платите только за ресурсы AWS, которые используют ваши агенты. Для начала работы установите навык из Инструментов разработки агентов в AWS на GitHub или используйте его предварительно установленную версию в JupyterLab в Студии SageMaker. Подробнее об использовании помощника по программированию в рабочих процессах SageMaker AI см. в документации по Amazon SageMaker AI.