AWS AI/ML 스킬은 이제 Agent Toolkit for AWS의 핵심 기능으로, 코딩 에이전트의 기능을 향상시킵니다. 이 새로운 스킬을 통해 에이전트는 모델 선택, 학습, 최적화 및 배포를 포함한 Amazon SageMaker에서의 전체 머신러닝 라이프사이클을 관리할 수 있습니다. 이는 EC2 및 Bedrock과 같은 다른 AWS 서비스와 원활하게 통합됩니다. Agent Toolkit은 유일하게 지원되는 통합 지점으로, 간소화된 설치 프로세스를 통해 이전 AWS Labs 스킬 및 플러그인을 대체합니다. AI/ML 스킬은 SageMaker Studio JupyterLab에 사전 설치되어 즉시 사용할 수 있습니다. 확장된 기능에는 지연 시간 및 비용을 위한 추론 최적화, 모델 사용자 지정을 위한 안내된 미세 조정, 기존 및 생성 AI 모두를 위한 서버풀 학습이 포함됩니다. 또한 실험 추적 및 모델 라이프사이클 관리를 위한 MLflow와 JumpStart 모델 배포 및 추천을 지원합니다. 데이터 준비 및 ETL을 위한 처리 작업도 관리됩니다. AWS AI/ML 스킬은 무료로 사용할 수 있으며, 사용자는 에이전트가 소비하는 AWS 리소스에 대해서만 비용을 지불합니다. 사용자는 GitHub에서 스킬을 설치하거나 SageMaker Studio 내에서 직접 액세스할 수 있습니다. SageMaker AI 워크플로와 코딩 도우미를 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 공식 Amazon SageMaker AI 설명서에서 확인할 수 있습니다.