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.
# Creación de una instancia del cuaderno
**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](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS políticas gestionadas para Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)que 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**
1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Abra una instancia de cuaderno activa; para ello, elija **Abrir** junto a su nombre. Aparecerá la página del servidor de cuaderno de Jupyter:
1. Para crear un cuaderno, elija **Archivos**, **Nuevo** y **conda\_python3**.
1. Póngale un nombre al cuaderno.
## Paso siguiente
[Obtenga el cliente Amazon SageMaker AI Boto 3](automatic-model-tuning-ex-client.md)