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# 使用亚马逊 SageMaker Studio Lab 入门资产
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Amazon SageMaker Studio Lab 支持以下资产，以帮助机器学习 (ML) 从业者入门。本指南向您展示如何为项目克隆笔记本。

**入门笔记本** 

Studio Lab 附带一个入门笔记本，可提供一般信息并指导您完成关键工作流。当您首次启动项目运行时系统时，此笔记本会自动打开。

**Dive into Deep Learning** 

《Dive into Deep Learning》(D2L) 是一本互动式开源书籍，讲授机器学习的思想、数学理论和代码。D2L 通过 150 多个 Jupyter 笔记本，全面介绍了深度学习原理。有关 D2L 的更多信息，请访问 [D2L 网站](https://d2l.ai/)。

以下过程演示如何将 D2L Jupyter 笔记本克隆到您的实例中。

1. 按照[启动项目运行时系统](studio-lab-manage-runtime.md#studio-lab-manage-runtime-start)启动并打开 Studio Lab 项目运行时环境。

1. Studio Lab 打开后，选择左侧边栏上的 Git 选项卡 (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/git.png))。

1. 选择**克隆存储库**。

   如果您看不到**克隆存储库**选项，可能是因为您当前位于 Git 存储库中。请改用以下子步骤。

   1. 选择左侧边栏上的“文件夹”选项卡（![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png)）。

   1. 在文件搜索栏下方，选择当前打开的存储库左侧的文件夹图标。将鼠标悬停在文件夹图标上方时，您将看到用户目录（`/home/studio-lab-user`）。

   1. 进入用户目录后，选择左侧边栏上的 Git 选项卡。

   1. 选择**克隆存储库**。

1. 在 **Git 存储库 URL（.git）**下，系统会要求您提供一个 URL。

1. 在新的浏览器标签页上，导航至 Studio Lab 项目概述页面。URL 采用以下格式。

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

1. 在**机器学习新手？**下，选择 **Dive into Deep Learning**。

1. 在全新的 “**深入了解深度学习**” 浏览器选项卡中，选择**GitHub**打开包含示例笔记本的新页面。

1. 选择 “**代码**”，然后在 **HTTPS** 选项卡中复制 GitHub 仓库的 URL。

1. 返回 Studio Lab 打开项目浏览器标签页，粘贴 D2L 存储库 URL，然后克隆存储库。

**AWS Machine Learning** 

Mac AWS hine Learning University (MLU) 提供用于培训亚马逊自己的开发人员的机器学习课程的访问权限。借助 AWS MLU，任何开发者都可以通过 learn-at-your-own-pace MLU Accelerator 学习系列学习如何使用机器学习。MLU Accelerator 系列旨在促使开发人员开始他们的 ML 之旅。该系列提供为期三天的基础课程，涉及三个主题：自然语言处理、表格数据和计算机视觉。有关更多信息，请参阅 [Machine Learning University](https://aws.amazon.com//machine-learning/mlu/)。

以下过程说明如何将 AWS MLU Jupyter 笔记本克隆到您的实例。

1. 按照[启动项目运行时系统](studio-lab-manage-runtime.md#studio-lab-manage-runtime-start)启动并打开 Studio Lab 项目运行时环境。

1. Studio Lab 打开后，选择左侧边栏上的 Git 选项卡 (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/git.png))。

1. 选择**克隆存储库**。

   如果您看不到**克隆存储库**选项，可能是因为您当前位于 Git 存储库中。请改用以下子步骤。

   1. 选择左侧边栏上的“文件夹”选项卡（![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png)）。

   1. 在文件搜索栏下方，选择当前打开的存储库左侧的文件夹图标。将鼠标悬停在文件夹图标上方时，您将看到用户目录（`/home/studio-lab-user`）。

   1. 进入用户目录后，选择左侧边栏上的 Git 选项卡。

   1. 选择**克隆存储库**。

1. 在 **Git 存储库 URL（.git）**下，系统会要求您提供一个 URL。

1. 在新的浏览器标签页上，导航至 Studio Lab 项目概述页面。URL 采用以下格式。

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

1. 在**机器学习新手？**下，选择 **AWS Machine Learning University**。

1. 从新的 **AWS Machine Learning University** 浏览器标签页中，通过阅读每门课程的**课程摘要**，找到您感兴趣的课程。

1. 在 “**课程内容**” 下选择相应的感兴趣 GitHub 存储库，以打开包含示例笔记本的新页面。

1. 选择 “**代码**”，然后在 **HTTPS** 选项卡中复制 GitHub 仓库的 URL。

1. 返回 Studio Lab，打开项目浏览器标签页，粘贴 MLU 存储库 URL，然后选择**克隆**来克隆存储库。

**Roboflow** 

Roboflow 为您提供了为计算机视觉应用程序训练、微调和标注对象的工具。有关更多信息，请参见 [https://roboflow.com/](https://roboflow.com/)。

以下过程展示如何将 Roboflow Jupyter 笔记本克隆到您的实例中。

1. 导航至 Studio Lab 项目概述页面。URL 采用以下格式。

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

1. 在**资源和社区**下，找到**制作 AI 生成的映像**。

1. 在**制作 AI 生成的映像**下，选择**打开笔记本**。

1. 按照笔记本预览下的教程进行操作。