Plugin sagemaker-ai per Claude

Genera codice che trasforma dataset tra schemi ML per il training o la valutazione dei modelli. Usalo quando l'utente dice «trasforma», «converti», «riformatta», «cambia il formato» o quando lo schema di un dataset deve cambiare…

Gestisce la configurazione delle cartelle di progetto e l'organizzazione degli artefatti. Usalo quando si avvia un nuovo progetto, si riprende un progetto esistente o quando un PLAN.md deve essere associato a una cartella di progetto. Crea la struttura delle cartelle del progetto…

Genera codice che esegue il fine-tuning di un modello base usando job di training serverless di SageMaker. Usalo quando l'utente dice «avvia il training», «fai il fine-tuning del mio modello», «sono pronto ad addestrare» o quando il piano arriva alla fase di fine-tuning…

Seleziona una tecnica di fine-tuning (SFT, DPO, RLVR o RLAIF) per il caso d'uso dell'utente e la valida rispetto alle ricette disponibili del modello selezionato. Usalo quando l'utente ha deciso di fare fine-tuning e deve scegliere una tecnica…

Diagnostica e risolve problemi a livello di intero cluster HyperPod (EKS o Slurm): errori di creazione o deploy (CloudFormation, health check EFA, script di lifecycle, capacità), accesso EKS, sostituzione dei nodi, CloudFormation annidato…

Genera report completi sui problemi dei cluster HyperPod (EKS e Slurm) raccogliendo log diagnostici e configurazioni per la risoluzione dei problemi e per i ticket di AWS Support. Usalo quando gli utenti hanno bisogno di raccogliere diagnostica da HyperPod…

Diagnostica i fallimenti NCCL e i problemi dei pod di training correlati su cluster GPU HyperPod (EKS o Slurm): blocchi del training, timeout delle operazioni collettive come AllReduce, errori EFA o libfabric, fallimenti di rendezvous, fallback TCP di EFA, /…

Diagnostica e risolve problemi a livello di singolo nodo su un cluster HyperPod (EKS o Slurm): un nodo specifico è in stato non sano, non risponde, è bloccato o va sostituito. Copre EFA sul nodo, hardware GPU / acceleratori (XID, ECC, NVLink, ro…

Diagnostica i problemi di prestazioni sui cluster Amazon SageMaker HyperPod: banda NCCL non uniforme tra i nodi e throughput scarso del filesystem. Sola lettura. Evidenzia i segnali lato host (Xid, ECC, NVLink, raggiungibilità EFA, saturazione FSx…

Skill solo diagnostica per problemi dello scheduler Slurm e dei daemon dei nodi sui cluster Amazon SageMaker HyperPod Slurm. L'ambito rispecchia la guida alla risoluzione dei problemi di HyperPod. Invocala quando l'utente segnala un nodo Slurm bloccato in down/d…

Esecuzione remota di comandi e trasferimento di file sui nodi del cluster SageMaker HyperPod tramite AWS Systems Manager (SSM). È l'interfaccia principale per accedere ai nodi HyperPod: SSH diretto non è disponibile. Usalo quando qualsiasi altra skill…

Controlla e confronta le versioni dei componenti software sui nodi del cluster SageMaker HyperPod: driver NVIDIA, toolkit CUDA, cuDNN, NCCL, EFA, AWS OFI NCCL, GDRCopy, MPI, SDK Neuron (Trainium/Inferentia), Python e PyTorch. Usa…

Genera codice che distribuisce modelli fine-tuned da SageMaker Serverless Model Customization verso endpoint SageMaker o Bedrock. Usalo quando l'utente dice «distribuisci il mio modello», «crea un endpoint», «rendilo disponibile» o come…

Genera codice Python che valuta modelli SageMaker. Supporta due tipi di valutazione: LLM-as-Judge e Custom Scorer. Usalo quando l'utente dice «valuta il mio modello», «esegui un benchmark», «testa le prestazioni del modello», «come è andato…

Seleziona un modello base per il caso d'uso dell'utente interrogando SageMaker Hub. Usalo quando l'utente chiede quale modello usare, vuole selezionare o cambiare il modello base, cita il nome di un modello o una famiglia (ad esempio «Llama», «Mistral»,…

Individua l'intento dell'utente e genera un piano strutturato, passo dopo passo, per i workflow di personalizzazione dei modelli. Questa skill va sempre attivata insieme a qualsiasi altra skill quando la richiesta dell'utente riguarda la personalizzazione di modelli…

Valida l'ambiente dell'utente per le operazioni di SageMaker AI: controlla la versione dell'SDK, la regione AWS e il ruolo di esecuzione. Usalo quando l'utente dice «imposta», «come iniziare», «controlla il mio ambiente», «configura l'SDK» o come…

Crea un file di specifica riutilizzabile per il caso d'uso che definisce il problema di business, gli stakeholder e i criteri di successo misurabili per la personalizzazione del modello, come raccomandato dal AWS Responsible AI Lens. Usalo come default…