Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Erstellen Sie ein Jupyter-Notizbuch in der Notebook-Instance SageMaker
<a name="ex1-prepare"></a>

**Wichtig**  
Benutzerdefinierte IAM-Richtlinien, die es Amazon SageMaker Studio oder Amazon SageMaker Studio Classic ermöglichen, SageMaker Amazon-Ressourcen zu erstellen, müssen ebenfalls Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags zu diesen Ressourcen gewähren. Die Berechtigung zum Hinzufügen von Tags zu Ressourcen ist erforderlich, da Studio und Studio Classic automatisch alle von ihnen erstellten Ressourcen taggen. Wenn eine IAM-Richtlinie Studio und Studio Classic zwar das Erstellen von Ressourcen erlaubt, das Taggen jedoch nicht zulässt, können AccessDenied "“ -Fehler auftreten, wenn versucht wird, Ressourcen zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter [Stellen Sie Berechtigungen für das Taggen von SageMaker KI-Ressourcen bereit](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).  
[AWS verwaltete Richtlinien für Amazon AI SageMaker](security-iam-awsmanpol.md)die Berechtigungen zum Erstellen von SageMaker Ressourcen gewähren, enthalten bereits Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags bei der Erstellung dieser Ressourcen.

Um mit der Skripterstellung für das Training und die Bereitstellung Ihres Modells zu beginnen, erstellen Sie ein Jupyter-Notizbuch in der Notebook-Instanz. SageMaker Mit dem Jupyter-Notebook können Sie Machine-Learning-Experimente (ML) für Training und Inferenz durchführen und dabei KI-Funktionen und die Infrastruktur nutzen. SageMaker AWS 

**So erstellen Sie ein Jupyter Notebook**  
![Animierter Screenshot, der zeigt, wie ein Jupyter-Notizbuch in der AI-Notebook-Instanz erstellt wird. SageMaker](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/get-started-ni/gs-ni-create-notebook.gif)

1. Öffnen Sie die Notebook-Instance wie folgt:

   1. Melden Sie sich bei der SageMaker AI-Konsole unter an. [ https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ ](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)

   1. Öffnen Sie auf der Seite **Notebook-Instances** Ihre Notebook-Instance, indem Sie eine der folgenden Optionen wählen:
      + **Öffnen JupyterLab ** Sie das JupyterLab Interface
      + **Jupyter öffnen** für die klassische Jupyter-Ansicht
**Anmerkung**  
Wenn der Status der Notebook-Instance in der Spalte **Status** **Ausstehend** anzeigt, wird Ihre Notebook-Instance immer noch erstellt. Der Status ändert sich zu dem ** InService ** Zeitpunkt, an dem die Notebook-Instanz einsatzbereit ist. 

1. Erstellen Sie ein Notebook wie folgt: 
   + Wenn Sie das Notizbuch in der JupyterLab Ansicht geöffnet haben, wählen Sie ** im Menü ** Datei die Option ** Neu ** und dann ** Notizbuch aus**. Wählen Sie für **Select Kernel (Kernel auswählen)** **conda\_python3** aus. Diese vorinstallierte Umgebung umfasst die Anaconda-Standardinstallation und Python 3.
   + Wenn Sie das Notebook in der klassischen Jupyter-Ansicht geöffnet haben, wählen Sie in der Registerkarte **Dateien** **Neu** und **conda\_python3** aus. Diese vorinstallierte Umgebung umfasst die Anaconda-Standardinstallation und Python 3.

1. Speichern Sie die Notebooks wie folgt:
   + Wählen Sie in der JupyterLab Ansicht „**Datei“ ** und dann „Notizbuch ** speichern unter...“ **, und benennen Sie dann das Notizbuch um.
   + Wählen Sie in der klassischen Ansicht von Jupyter **Datei** und dann **Speichern unter...** , und benennen Sie dann das Notebook um.