第 2 步：在笔记本实例中创建 Jupyter 笔记本 SageMaker

重要

允许 Amazon SageMaker Studio 或 Amazon SageMaker Studio Classic 创建亚马逊 SageMaker资源的自定义 IAM 策略还必须授予向这些资源添加标签的权限。需要向资源添加标签的权限，因为 Studio 和 Studio Classic 会自动标记他们创建的任何资源。如果 IAM 策略允许 Studio 和 Studio Classic 创建资源但不允许标记，则在尝试创建资源时可能会出现 AccessDenied “” 错误。有关更多信息，请参阅 提供为资源添加标签 SageMaker的权限。

AWS 适用于亚马逊的托管政策 SageMaker授予创建 SageMaker 资源的权限已经包括在创建这些资源时添加标签的权限。

要开始编写用于训练和部署模型的脚本，请在笔记本实例中创建一个 Jupyter SageMaker 笔记本。使用 Jupyter 笔记本，您可以在使用 SageMaker 功能和基础设施的同时运行机器学习 (ML) 实验进行训练和推理。 AWS

创建 Jupyter 笔记本

1. 按如下方式打开笔记本实例：

   1. 登录 SageMaker 主机，网址为 https://console.aws.amazon.com/sagemaker/。

   2. 在笔记本实例页面上，通过选择以下任一方式打开您的笔记本实例：

      • 打开 JupyterLab界 JupyterLab面

      • 打开 Jupyter 查看经典的 Jupyter 视图

      注意

      如果状态列中的笔记本实例状态显示为 Pending，则表示笔记本实例仍在创建中。当笔记本实例准备好使用InService时，状态将更改为。

2. 按如下方式创建笔记本：

   • 如果您在 JupyterLab 视图中打开了笔记本，请在 “文件” 菜单上选择 “新建”，然后选择 “笔记本”。对于选择内核，请选择 conda_python3。该预装环境包括默认的 Anaconda 安装和 Python 3。

   • 如果在 Jupyter 经典视图中打开了笔记本，请在文件选项卡上选择新建，然后选择 conda_python3。该预装环境包括默认的 Anaconda 安装和 Python 3。

3. 按如下方式保存笔记本：

   • 在 JupyterLab 视图中，选择文件，选择将笔记本另存为... ，然后重命名笔记本电脑。

   • 在 Jupyter 经典视图中，选择文件，选择另存为...，然后重命名笔记本。