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# Crie um notebook Jupyter na instância do SageMaker notebook
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**Importante**  
Políticas personalizadas do IAM que permitem que o Amazon SageMaker SageMaker Studio ou o Amazon Studio Classic criem SageMaker recursos da Amazon também devem conceder permissões para adicionar tags a esses recursos. A permissão para adicionar tags aos recursos é necessária porque o Studio e o Studio Classic marcam automaticamente todos os recursos que eles criam. Se uma política do IAM permitir que o Studio e o Studio Classic criem recursos, mas não permitisse a marcação, erros AccessDenied "" podem ocorrer ao tentar criar recursos. Para obter mais informações, consulte [Forneça permissões para marcar recursos de SageMaker IA](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).  
[AWS políticas gerenciadas para Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)que dão permissões para criar SageMaker recursos já incluem permissões para adicionar tags ao criar esses recursos.

Para começar a criar scripts para treinar e implantar seu modelo, crie um notebook Jupyter na instância do notebook. SageMaker Usando o notebook Jupyter, você pode executar experimentos de aprendizado de máquina (ML) para treinamento e inferência enquanto usa os recursos de SageMaker IA e a infraestrutura. AWS 

**Como criar um caderno Jupyter**  
![\[Captura de tela animada que mostra como criar um notebook Jupyter na instância do notebook SageMaker AI.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/get-started-ni/gs-ni-create-notebook.gif)

1. Abra a instância de caderno como segue:

   1. Faça login no console de SageMaker IA em [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).

   1. Na página **Instâncias do Caderno**, abra sua instância do caderno escolhendo uma das seguintes opções:
      + **Aberto JupyterLab** para a JupyterLab interface
      + **Abra o Jupyter** para a visualização clássica do Jupyter
**nota**  
Se o status da Instância de cadernos mostrar **Pendente** na coluna **Status**, seu caderno ainda está sendo criado. O status mudará para **InService**quando a instância do notebook estiver pronta para uso. 

1. Crie um caderno da seguinte forma: 
   + Se você abriu o notebook na JupyterLab exibição, no menu **Arquivo**, escolha **Novo** e, em seguida, escolha **Notebook**. Em **Selecionar Kernel**, escolha **conda\$1python3**. Este ambiente pré-instalado inclui a instalação padrão da Anaconda e o Python 3.
   + Se você abriu o caderno no modo de exibição clássico do Jupyter, na guia **Arquivos**, escolha **Novo** e, em seguida, escolha **conda\$1python3**. Este ambiente pré-instalado inclui a instalação padrão da Anaconda e o Python 3.

1. Salve os cadernos da seguinte forma:
   + Na JupyterLab exibição, escolha **Arquivo**, escolha **Salvar caderno como...** e, em seguida, renomeie o notebook.
   + Na visualização clássica do Jupyter, escolha **Arquivo**, escolha **Salvar caderno como...** e, em seguida, renomeie o caderno.