เพิ่มความเชี่ยวชาญเชิงลึกเกี่ยวกับ SageMaker AI ให้กับ Coding Agent ของคุณด้วยสกิล AWS AI/ML ในชุดเครื่องมือ Agent สำหรับ AWS

โพสต์บน: 13 ต.ค. 2026

Coding Agent ของคุณสามารถเลือก ฝึก ปรับแต่ง และติดตั้งใช้งานโมเดลบน Amazon SageMaker AI ได้ ขณะทำงานร่วมกับส่วนอื่น ๆ ของสภาพแวดล้อม AWS ของคุณภายในเวิร์กโฟลว์ภาษาธรรมชาติเพียงชุดเดียว ขณะนี้ ทักษะ AWS AI/ML เป็นทักษะหลักในชุดเครื่องมือ Agent สำหรับ AWS แล้ว จึงสามารถทำงานร่วมกับสกิล AWS อื่น ๆ ของชุดเครื่องมือ เช่น EC2, Bedrock และอื่น ๆ ได้

เราได้เปิดตัวทักษะ AWS AI/ML ใหม่บนชุดเครื่องมือ Agent สำหรับ AWS แล้ว ขณะนี้ ชุดเครื่องมือนี้เป็นจุดผสานรวมเดียวที่ได้รับการรองรับ โดยมาแทนที่ทักษะและปลั๊กอินของ AWS Labs ก่อนหน้านี้ พร้อมมอบแนวทางการติดตั้งและอัปเดตที่สม่ำเสมอและใช้งานง่าย ทักษะนี้ยังได้รับการติดตั้งไว้ล่วงหน้าใน SageMaker Studio JupyterLab เพื่อใช้กับ Kiro หรือ Coding Agent ที่คุณเลือกได้อีกด้วย

นอกจากนี้ เรายังได้ขยายขอบเขตความสามารถของ SageMaker AI ที่ทักษะรองรับ

• การปรับการอนุมานให้เหมาะสม: ปรับโมเดลที่นำไปใช้จริงให้เหมาะสมด้านเวลาแฝง อัตราการโอนถ่ายข้อมูล และค่าใช้จ่าย

• การปรับแต่งโมเดล: เวิร์กโฟลว์การปรับแต่งเพิ่มเติมที่มีคำแนะนำตั้งแต่ต้นจนจบ ตั้งแต่การกำหนดกรณีการใช้งาน ไปจนถึงการฝึก การประเมิน และการนำไปใช้จริง

• การฝึกแบบใช้เซิร์ฟเวอร์สำหรับทั้ง ML แบบดั้งเดิมและ AI ช่วยสร้าง

• MLflow: การติดตามการทดลองและการจัดการวงจรชีวิตของโมเดล

• การนำโมเดล JumpStart ไปใช้จริงและคำแนะนำโมเดล: นำโมเดล JumpStart ที่สร้างไว้ล่วงหน้าไปใช้จริง และรับคำแนะนำเพื่อช่วยเลือกโมเดลที่เหมาะสมกับกรณีการใช้งาน

• งานประมวลผล: การเตรียมข้อมูลและ ETL บนทรัพยากรการประมวลผลที่มีการจัดการ

ทักษะ AWS AI/ML พร้อมใช้งานโดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม โดยคุณจะจ่ายเฉพาะค่าทรัพยากร AWS ที่ Agent ของคุณใช้งาน ในการเริ่มต้นใช้งาน ให้ติดตั้งทักษะจากชุดเครื่องมือ Agent สำหรับ AWS บน GitHub หรือใช้ทักษะที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้าใน SageMaker Studio JupyterLab ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ผู้ช่วยเขียนโค้ดกับเวิร์กโฟลว์ SageMaker AI ของคุณได้ในเอกสารประกอบ Amazon SageMaker AI