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# Use os ativos iniciais do Amazon SageMaker Studio Lab
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O Amazon SageMaker Studio Lab oferece suporte aos seguintes ativos para ajudar os profissionais de aprendizado de máquina (ML) a começarem. Este guia mostra como clonar cadernos para o seu projeto. 

**Comece a usar o bloco de anotações** 

O Studio Lab vem com um caderno inicial que fornece informações gerais e orienta você nos principais fluxos de trabalho. Quando você inicia o tempo de execução do seu projeto pela primeira vez, esse caderno é aberto automaticamente.

**Mergulhe no aprendizado profundo** 

“Dive into Deep Learning” (D2L) é um livro interativo e de código aberto que ensina as ideias, a teoria matemática e o código que impulsionam o machine learning. Com mais de 150 blocos de anotações Jupyter, o D2L fornece uma visão geral abrangente dos princípios de aprendizado profundo. Para obter mais informações sobre D2L, consulte o [site do D2L](https://d2l.ai/).

O procedimento a seguir mostra como clonar os blocos de anotações Jupyter D2L na sua instância. 

1. Inicie e abra o ambiente de tempo de execução do projeto Studio Lab seguindo [Inicie o runtime do projeto](studio-lab-manage-runtime.md#studio-lab-manage-runtime-start).

1. Depois que o Studio Lab estiver aberto, escolha a guia Git (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/git.png)) na barra lateral esquerda. 

1. Escolha **Clonar um repositório**.

   Se você não vir a opção **Clonar um repositório**, pode ser que, no momento, você esteja em um repositório do Git. Em vez disso, use as subetapas a seguir.

   1. Escolha o ícone de pasta (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png)) na barra lateral à esquerda.

   1. Abaixo da barra de pesquisa de arquivos, escolha o ícone de pasta à esquerda do repositório selecionado no momento. Ao passar o mouse sobre o ícone de pasta, você verá o diretório do usuário (`/home/studio-lab-user`).

   1. Quando estiver no diretório do usuário, escolha a guia Git na barra lateral esquerda.

   1. Escolha **Clonar um repositório**.

1. Em **URL do repositório Git (.git),** você deverá fornecer um URL.

1. Em uma nova guia do navegador, acesse a página de visão geral do projeto do Studio Lab. A URL assumirá o seguinte formato:

   ```
   https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>
   ```

1. Em **Novo em machine learning?** , escolha **Mergulhar no aprendizado profundo**. 

1. Na nova guia do navegador **Dive into Deep Learning**, escolha **GitHub**abrir uma nova página com os exemplos de cadernos.

1. Escolha **Código** e copie a URL do GitHub repositório na guia **HTTPS**.

1. Volte para a guia do navegador do projeto aberto do Studio Lab, cole a URL do repositório D2L e clone o repositório.

**AWS Universidade de Machine Learning** 

A AWS Machine Learning University (MLU) fornece acesso aos cursos de aprendizado de máquina usados para treinar os próprios desenvolvedores da Amazon. Com o AWS MLU, qualquer desenvolvedor pode aprender a usar o aprendizado de máquina com a série de aprendizado learn-at-your-own -pace MLU Accelerator. A série do Acelerador MLU foi projetada para ajudar os desenvolvedores a iniciarem sua jornada de ML. Ela oferece cursos básicos de três dias sobre esses três assuntos: processamento de linguagem natural, dados tabulares e visão computacional. Para obter mais informações, consulte a [Machine learning University](https://aws.amazon.com//machine-learning/mlu/). 

O procedimento a seguir mostra como clonar os notebooks AWS MLU Jupyter na sua instância. 

1. Inicie e abra o ambiente de tempo de execução do projeto Studio Lab seguindo [Inicie o runtime do projeto](studio-lab-manage-runtime.md#studio-lab-manage-runtime-start).

1. Depois que o Studio Lab estiver aberto, escolha a guia Git (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/git.png)) na barra lateral esquerda. 

1. Escolha **Clonar um repositório**.

   Se você não vir a opção **Clonar um repositório**, pode ser que, no momento, você esteja em um repositório do Git. Em vez disso, use as subetapas a seguir.

   1. Escolha o ícone de pasta (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png)) na barra lateral à esquerda.

   1. Abaixo da barra de pesquisa de arquivos, escolha o ícone de pasta à esquerda do repositório selecionado no momento. Ao passar o mouse sobre o ícone de pasta, você verá o diretório do usuário (`/home/studio-lab-user`).

   1. Quando estiver no diretório do usuário, escolha a guia Git na barra lateral esquerda.

   1. Escolha **Clonar um repositório**.

1. Em **URL do repositório Git (.git),** você deverá fornecer um URL.

1. Em uma nova guia do navegador, acesse a página de visão geral do projeto do Studio Lab. A URL assumirá o seguinte formato:

   ```
   https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>
   ```

1. Em **Novo no machine learning?**, escolha **AWS Machine Learning University**. 

1. Na nova guia do navegador **da AWS Machine Learning University**, encontre um curso que lhe interessa lendo o **resumo** de cada curso.

1. Escolha o GitHub repositório de interesse correspondente em **Conteúdo do curso** para abrir uma nova página com os exemplos de cadernos.

1. Escolha **Código** e copie a URL do GitHub repositório na guia **HTTPS**.

1. Volte para a guia do navegador de projeto aberto do Studio Lab, cole o URL do repositório MLU e escolha **Clonar** para clonar o repositório.

**Roboflow** 

O Roboflow fornece as ferramentas para treinar, ajustar e rotular objetos para aplicativos de visão computacional. Para obter mais informações, consulte [https://roboflow.com/](https://roboflow.com/).

O procedimento a seguir mostra como clonar os blocos de anotações Jupyter Roboflow na sua instância.

1. Navegue até a página de visão geral do projeto do Studio Lab. A URL assumirá o seguinte formato.

   ```
   https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>
   ```

1. Em **Recursos e comunidade**, encontre **Criar imagens geradas por IA**.

1. Em **Criar imagens geradas por IA**, escolha **Abrir caderno**.

1. Siga o tutorial na pré-visualização do Caderno.