Schritt 2: Erstellen eines Jupyter-Notebooks

Um mit dem Skripting für das Training und die Bereitstellung Ihres Modells zu beginnen, erstellen Sie ein Jupyter-Notebook in der SageMaker Notebook-Instance. Mit dem Jupyter Notebook können Sie Machine Learning (ML)-Experimente für Training und Inferenz durchführen, während Sie auf die SageMaker Funktionen und die AWS Infrastruktur zugreifen.

So erstellen Sie ein Jupyter-Notebook

1. Öffnen Sie die Notebook-Instance wie folgt:

   1. Melden Sie sich bei der - SageMaker Konsole unter https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ an.

   2. Öffnen Sie auf der Seite Notebook-Instances Ihre Notebook-Instance, indem Sie entweder Öffnen JupyterLab für die JupyterLab Schnittstelle oder Jupyter für die klassische Jupyter-Ansicht öffnen auswählen.

      Anmerkung

      Wenn der Status der Notebook-Instance in der Spalte Status Ausstehend anzeigt, wird Ihre Notebook-Instance immer noch erstellt. Der Status ändert sich in InService, wenn die Notebook-Instance einsatzbereit ist.

2. Erstellen Sie ein Notebook wie folgt:

   • Wenn Sie das Notebook in der JupyterLab Ansicht geöffnet haben, wählen Sie im Menü Datei die Option Neu und dann Notebook aus. Wählen Sie für Select Kernel (Kernel auswählen) conda_python3 aus. Diese vorinstallierte Umgebung umfasst die Anaconda-Standardinstallation und Python 3.

   • Wenn Sie das Notebook in der klassischen Jupyter-Ansicht geöffnet haben, wählen Sie in der Registerkarte Dateien Neu und conda_python3 aus. Diese vorinstallierte Umgebung umfasst die Anaconda-Standardinstallation und Python 3.

3. Speichern Sie die Notebooks wie folgt:

   • Wählen Sie in der JupyterLab Ansicht Datei , wählen Sie Notebook speichern unter... und benennen Sie das Notebook dann um.

   • Wählen Sie in der klassischen Ansicht von Jupyter Datei und dann Speichern unter... , und benennen Sie dann das Notebook um.