AWS AI/ML の深い専門知識をコーディング支援機能に直接統合し、Amazon SageMaker AI（機械学習モデルの開発・運用プラットフォーム）の全機能をカバーしながら、AIモデルの構築、学習、デプロイメント（本番環境への配置）を行います。
Build, train, and deploy AI models with deep AWS AI/ML expertise brought directly into your coding assistants, covering the surface area of Amazon SageMaker AI.
SageMaker（Amazonの機械学習プラットフォーム）でのモデル調整（微調整）に向けて、データセット（学習用データ）の形式と品質を検証します。 対応する微調整方式： - SFT（教師あり微調整） - DPO（直接優先度最適化） - RLVR（強化学習による反応微調整） **次のような場合に使用:** - ユーザーが「このデータセットで大丈夫？」「デー…
機械学習モデルの学習や評価のために、データセット（データの集合）をML（機械学習）スキーマ（データの構造定義）間で変換するコードを生成します。 次のような場合に使用: - ユーザーが「変換」「コンバート」「形式を変更」といった言葉を使う - データセットの構造を、目的の形式に合わせるために変更する必要がある場合 - 常に、変換コードをその場で書く代わりにこ…
プロジェクトディレクトリの初期設定とファイル整理を管理します。 新しいプロジェクトを開始する時、以前のプロジェクトを再開する時、またはPLAN.mdというファイルをプロジェクトディレクトリに関連付ける必要がある時に使用します。 プロジェクトフォルダ構造（仕様書用フォルダ、スクリプト用フォルダ、ノートブック用フォルダ、マニフェスト用フォルダ、エージェント用メ…
ベースモデル（基礎となるAIモデル）をSageMaker（AWSが提供する機械学習サービス）のサーバーレストレーニングジョブ（構築・管理の手間をかけず実行される学習タスク）で調整するためのコードを生成します。 次のような場合に使用：ユーザーが「学習を開始する」「自分のモデルを調整したい」「学習の準備ができた」と述べた場合、または計画が調整段階に到達した場合…
ユーザーの用途に合わせて、微調整手法（SFT、DPO、RLVR、RLAIF）を選択し、選んだモデルで利用可能な手法として妥当性を検証します。 **次のような場合に使用:** - ユーザーが微調整（モデルの性質を特定の目的に合わせて改善する方法）を行うと決めており、手法を選ぶ必要がある場合 - 選んだ手法がモデルに対応しているか確認する必要がある場合 **必…
HyperPod（AWS の機械学習向けクラスタ環境）の障害を診断・修復するツール。EKS（Kubernetes ベースの管理サービス）または Slurm（ジョブスケジューラ）を対象に、以下の問題に対応します。 **対応する問題:** - 作成・デプロイ失敗（CloudFormation テンプレートエラー、EFA（高速ネットワーク機能）のヘルスチェック、…
HyperPod クラスター（EKS および Slurm）から診断ログと設定情報を収集し、包括的な問題報告書を生成します。トラブルシューティング（問題解決）および AWS サポートへのサポートケースに活用できます。 **次のような場合に使用:** - ユーザーが HyperPod クラスターのノード（コンピュータのグループ構成要素）から診断情報を収集する必…
HyperPod GPU クラスター（EKS または Slurm）における NCCL（通信ライブラリ）の障害と、それに関連する学習ポッド（計算単位）の障害を診断します。 対象とする問題： - 学習処理のハング（無応答） - AllReduce（集約演算）/ 集合演算のタイムアウト - EFA（高速ネットワーク）または libfabric（通信ライブラリ）の…
HyperPodクラスター（EKS（Amazon Elastic Kubernetes Service）またはSlurm）上の個別ノード（計算機）の問題を診断し、対処するスキルです。特定のノードが不健全な状態、応答しない、動作が止まっている、または交換が必要な場合に使用します。 対応範囲： - ノード上のEFA（高性能ネットワーク機器） - GPU・アクセ…
Amazon SageMaker HyperPod（マネージドクラスタサービス）のパフォーマンスの問題を診断するスキルです。複数ノード間での通信速度のばらつきや、ファイルシステムのスループット（処理量）が低下する問題に対応します。読み取り専用です。 ホスト側の信号（Xid、ECC、NVLink、EFA到達可能性、FSxの飽和状態）を検出して、適切な関連スキ…
Amazon SageMaker HyperPod Slurm クラスター上における Slurm スケジューラー（計算リソース管理システム）およびノードデーモン（バックグラウンド処理）の問題を診断するスキルです。対象範囲は HyperPod トラブルシューティングガイドに準じています。 **次のような場合に使用:** - ユーザーが Slurm ノードが …
AWS Systems Manager（AWSのリモート接続サービス）を経由した、SageMaker HyperPod クラスタノード上でのリモートコマンド実行とファイル転送。このスキルは HyperPod ノードにアクセスするための主要なインターフェースで、直接的な SSH 接続は利用できません。 次のような場合に使用： - スキル、ワークフロー、または…
SageMaker HyperPod クラスター（複数のコンピューターで協力して動作するシステム）のノード（個別のコンピューター）上にある、ソフトウェアコンポーネント（個別の構成部品）のバージョンを確認・比較します。 対応する対象: NVIDIA ドライバー、CUDA ツールキット、cuDNN、NCCL、EFA、AWS OFI NCCL、GDRCopy、M…
SageMaker サーバーレスモデルカスタマイズ（独自に調整したモデルをサーバー管理下で動かす仕組み）から、SageMaker エンドポイント（モデルを実際に使える状態に設定した場所）または Bedrock へモデルをデプロイ（展開・配置）するコードを生成します。 次のような場合に使用: ユーザーが「モデルをデプロイしたい」「エンドポイントを作成したい」…
SageMakerモデルを評価するPythonコードを生成します。2つの評価方式に対応しています：LLM-as-Judge（大規模言語モデルが審査者となる評価）とCustom Scorer（カスタムスコアラー、独自の採点方法）です。 次のような場合に使用: ユーザーが「自分のモデルを評価してほしい」「ベンチマーク（性能測定）を実行してほしい」「モデルのテス…
SageMaker Hub（AWS が提供するモデル検索サービス）を検索して、ユーザーの用途に合わせた基盤モデル（大規模言語モデルの基となるモデル）を選択します。 次のような場合に使用: ユーザーがどのモデルを使うべきか質問している、基盤モデルを選択・変更したい、特定のモデル名またはモデルファミリー（例：「Llama」「Mistral」「Nova」）を挙げ…
ユーザーの意図を読み取り、モデルのカスタマイズ（微調整、訓練、構築など）に関する構造化された段階的な計画を作成するスキルです。ユーザーの要望がモデルのカスタマイズに関連する場合（微調整、訓練、構築、カスタマイズ、データの確認、アプローチに関するアドバイスなど）は、分野を問わず、他のスキルと一緒に必ずこのスキルも有効にしてください。要望が限定的に見える場合（…
SageMaker AI（アマゾンの機械学習サービス）を使うためのユーザーの環境を検証します。SDKのバージョン、AWSの地域設定、実行ロール（作業実行時の権限）をチェックします。 次のような場合に使用: ユーザーが「セットアップして」「はじめ方を教えて」「環境を確認して」「SDKを設定して」と言った場合、または SageMaker・Bedrock（アマゾ…
カスタマイズするAI（大規模言語モデル）のビジネス上の課題、関係者、成功の指標を定義した再利用可能なユースケース仕様ファイルを作成します。AWS の責任あるAI活用のガイドラインに基づいており、AI（大規模言語モデル）のカスタマイズ計画の最初のステップとして標準的に使用することをお勧めします。 ユーザーが明確に利用を断った場合、またはすでに再利用できる仕様…
原文・著作権は Anthropic および各プラグイン作者に帰属します。日本語訳は Claude API による自動翻訳です。