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Utilizar un asistente de codificación para agilizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático

Descripción general de

JupyterLab en Amazon SageMaker AI incluye soporte de asistente de codificación integrado a través del Agent Context Protocol (ACP). De forma predeterminada, el asistente de codificación Kiro viene preconfigurado en el panel de chat y proporciona asistencia para completar el AI-powered código, depurar y programar de forma interactiva directamente en su entorno. JupyterLab

Cuando utilizas asistentes de programación en Amazon SageMaker AI JupyterLab, el espacio carga automáticamente las habilidades de SageMaker IA de Amazon relevantes en el contexto de tu asistente. Estas habilidades se descargan del GitHub repositorio de AWSlabs y proporcionan conocimientos especializados sobre SageMaker las API, los flujos de trabajo de aprendizaje automático, las mejores prácticas y los patrones comunes, lo que permite a su asistente de programación ofrecer una orientación más precisa. SageMaker-specific

Además, puede configurar otros asistentes de ACP-compatible codificación de su elección, lo que le da flexibilidad para trabajar con las herramientas que mejor se adapten a su flujo de trabajo. ACP-compatible los asistentes pueden beneficiarse de la misma integración de Amazon SageMaker AI Skills cuando se utilizan en Amazon SageMaker AI JupyterLab.

¿Qué es el Agent Context Protocol (ACP)?

El Agent Context Protocol (ACP) es un protocolo abierto que estandariza la comunicación entre los editores de código y los agentes de codificación de IA. Esto significa que puede cambiar entre diferentes asistentes de codificación sin necesidad de aprender nuevas interfaces o flujos de trabajo.

Requisitos mínimos

Introducción

Paso 1: Abre o crea un espacio con SageMaker JupyterLab

Paso 2: Empieza a usar Kiro en el panel de chat:

Kiro requiere autenticación antes de que puedas usarlo como asistente de codificación. El panel de chat lo guiará a través del proceso de autenticación.

Ten en cuenta que la primera vez que utilices Kiro en un espacio, te pedirá que inicies sesión. Para iniciar sesión, sigue las instrucciones del chat o sigue estas instrucciones:

Seleccione una de las tres opciones de inicio de sesión en la terminal:

Siga las instrucciones y las pantallas de la opción seleccionada.

Ejemplos de instrucciones:

Acceso a las habilidades de SageMaker IA de Amazon en Kiro

Las habilidades de SageMaker IA de Amazon están disponibles automáticamente cuando utilizas Kiro in SageMaker JupyterLab. Estas habilidades se cargan desde el GitHub repositorio de AWSlabs y se almacenan en las .agent/skills carpetas .kiro/skills y de su JupyterLab entorno, lo que las hace compatibles con cualquier agente que se cargue desde estos directorios.

Las habilidades se pueden actualizar, lo que le permite beneficiarse de las SageMaker mejores prácticas y los patrones de API más recientes a medida que evolucionan. Para actualizar sus habilidades, puede obtener las versiones más recientes del repositorio de AWSlabs. Puede ejecutar el siguiente comando para actualizar sus habilidades y usarlas con Kiro:

npx skills add https://github.com/awslabs/agent-plugins/tree/main/plugins/sagemaker-ai/skills --all --agent kiro-cli --copy

Para otros agentes, consulta el README sobre habilidades de SageMaker IA para obtener más información. Para ver las habilidades disponibles en su entorno, navegue hasta la .kiro/skills carpeta en el explorador de JupyterLab archivos.

Como parte de las nuevas versiones de SageMaker distribución (SMD), ofrecemos versiones actualizadas de las habilidades. Actualizaremos las habilidades automáticamente siempre que el usuario no las haya modificado o eliminado dentro de un espacio. Si actualizas o modificas tus habilidades manualmente, usa los npx comandos anteriores para actualizarlas o restablecerlas.

Configuración de otros asistentes de codificación con JupyterLab IA

Amazon SageMaker AI JupyterLab es compatible con cualquier asistente de codificación que implemente el Agent Context Protocol (ACP). Algunos ejemplos de asistentes que admiten el ACP son:

Para usar un asistente de codificación diferente: ACP-compatible

Ten en cuenta que, específicamente en el caso de Claude Code, puedes configurarlo para que utilice AWS Bedrock como backend. Siga los requisitos previos de la guía de códigos de Claude, específicamente habilitando el acceso al modelo Bedrock y proporcionando a su rol de ejecución acceso a y. bedrock:InvokeModel bedrock:InvokeModelWithResponseStream A continuación, cree el siguiente archivo para configurar Claude Code para que utilice Bedrock.

~/.claude/settings.json:

{
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK": "1"
  }
}

Cambiar entre asistentes

Puede cambiar entre diferentes asistentes de codificación en cualquier momento:

Cada asistente mantiene su propio contexto de conversación, por lo que puede cambiar de un lado a otro según sea necesario para realizar diferentes tareas.

Cambiar entre los perfiles de Kiro

Kiro en Amazon SageMaker AI JupyterLab admite varios perfiles que están optimizados para diferentes flujos de trabajo y casos de uso. Puede cambiar de un perfil a otro para acceder a diferentes conjuntos de capacidades y comportamientos adaptados a su tarea actual. Amazon SageMaker AI JupyterLab incluye los siguientes perfiles de Kiro:

Para cambiar entre los perfiles de Kiro en: JupyterLab

Recursos adicionales