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# 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。之所以需要为资源添加标签的权限，是因为 Studio 和 Studio Classic 会自动为创建的任何资源添加标签。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 [提供标记 A SageMaker I 资源的权限](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions)。  
[AWS 亚马逊 A SageMaker I 的托管策略](security-iam-awsmanpol.md)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 AI 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**  
![\[动画屏幕截图，显示如何在 A SageMaker I 笔记本实例中创建 Jupyter 笔记本。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/sagemaker/latest/dg/images/get-started-ni/gs-ni-create-notebook.gif)

1. 按如下方式打开笔记本实例：

   1. 登录 SageMaker AI 控制台，网址为[https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)。

   1. 在**笔记本实例**页面上，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。

1. 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\$1python3**。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\$1python3**。该预装环境包括默认的 Anaconda 安装和 Python 3。

1. 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。