sagemaker-ai Claude Code プラグイン
Claude Code プラグインClaude Code開発AI エージェント・AI アプリ開発クラウド・デプロイ・CI/CD以下の解説は生成 AI によるものです。出典と照らし合わせてご確認ください。
このプラグインは、AWSのSageMaker AIに関する知見をClaude CodeやCursorなどのコーディングアシスタントに組み込むものです。README によると、基盤モデルのファインチューニングを用途定義からデータ準備、学習、評価、デプロイまで段階的に案内する「モデルカスタマイズ」系のスキルと、SageMaker HyperPodクラスタでのリモートコマンド実行やバージョン確認、各種障害診断を行う「HyperPodクラスタ運用」系のスキルの合計17種類が用意されています。さらに、AWSのドキュメントや手順書を検索できるaws-mcpというMCPサーバーも含まれます。利用にはAWSアカウントと、SageMakerや場合によってはBedrock・Lambdaの権限を持つIAMロールの設定が必要で、SageMaker Studio Spacesからのリモート接続、またはローカル環境に認証情報を設定して使う方法が案内されています。
連携サービスについて
製品ページの説明によると、Amazon SageMakerはデータ・分析・AIを一つの環境にまとめるAWSのサービスで、機械学習モデルや基盤モデルの構築・学習・デプロイを担います。SageMaker Unified Studioやデータ／AIカタログ、Amazon S3とAmazon Redshiftをまたぐレイクハウス構成を通じて、モデル開発や生成AIアプリケーション構築、SQL分析を統合された環境で扱える点が特徴です。本プラグインのデプロイ・評価スキルは、SageMaker AIのエンドポイントに加えてAmazon Bedrockも対象にできます。
sagemaker-ai でできること
- 基盤モデルのファインチューニングを、用途定義からデプロイまで段階的な計画に沿って進める
- データセットの品質を検証し、SageMaker向けの学習フォーマットへ変換する
- SFTやDPO、RLVRなどのファインチューニング手法とベースモデルを選定する
- LLM-as-a-judgeを含むモデル評価の設計とベンチマーク選定を行う
- SageMaker AIまたはAmazon Bedrock上でデプロイ設定とエンドポイント起動を行う
- AWS Systems Manager経由でHyperPodクラスタのノードにリモートコマンドを実行し、ファイル転送も行う
- クラスタ作成失敗、EFAの状態、NCCL/AllReduceエラー、ノードのハードウェア障害、性能低下、Slurmのスケジューリング問題を診断する
- 付属のaws-mcpサーバーを通じてAWSドキュメントや手順書を検索する