Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
importante
Las políticas de IAM personalizadas que permiten a Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic crear SageMaker recursos de Amazon también deben conceder permisos para añadir etiquetas a esos recursos. El permiso para añadir etiquetas a los recursos es necesario porque Studio y Studio Classic etiquetan automáticamente todos los recursos que crean. Si una política de IAM permite a Studio y Studio Classic crear recursos, pero no permite el etiquetado, se pueden producir errores de tipo AccessDenied «» al intentar crear recursos. Para obtener más información, consulte Proporcione permisos para etiquetar los recursos de SageMaker IA.
AWS políticas gestionadas para Amazon SageMaker AIque otorgan permisos para crear SageMaker recursos ya incluyen permisos para añadir etiquetas al crear esos recursos.
Cree un cuaderno de Jupyter que contenga un entorno instalado previamente con la instalación de Anaconda predeterminada y Python3.
Para crear un cuaderno de Jupyter, realice el siguiente procedimiento
Abre la consola Amazon SageMaker AI en https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
. -
Abra una instancia de cuaderno activa; para ello, elija Abrir junto a su nombre. Aparecerá la página del servidor de cuaderno de Jupyter:
-
Para crear un cuaderno, elija Archivos, Nuevo y conda_python3.
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Póngale un nombre al cuaderno.
Paso siguiente
Obtenga el cliente Amazon SageMaker AI Boto 3
