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# ノートブックインスタンスの作成
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**重要**  
Amazon SageMaker Studio または Amazon SageMaker Studio Classic に Amazon SageMaker リソースの作成を許可するカスタム IAM ポリシーでは、これらのリソースにタグを追加するアクセス許可も付与する必要があります。Studio と Studio Classic は、作成したリソースに自動的にタグ付けするため、リソースにタグを追加するアクセス許可が必要になります。IAM ポリシーで Studio と Studio Classic によるリソースの作成が許可されていても、タグ付けが許可されていない場合は、リソースを作成しようとしたときに「AccessDenied」エラーが発生する可能性があります。詳細については、「[SageMaker AI リソースにタグ付けのアクセス許可を付与する](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions)」を参照してください。  
SageMaker リソースを作成するためのアクセス許可を付与する [AWS Amazon SageMaker AI の マネージドポリシー](security-iam-awsmanpol.md) には、それらのリソースの作成中にタグを追加するためのアクセス許可もあらかじめ含まれています。

デフォルトの Anaconda インストールと Python 3 を使ってプリインストールされた環境を含む Jupyter ノートブックを作成します。

**Juypter ノートブックを作成するには**

1. Amazon SageMaker AI コンソール ([https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)) を開きます。

1. 名前の横にある [**Open (開く)**] を選択して、実行中のノートブックインスタンスを開きます。Jupyter ノートブックサーバーページが表示されます。

     
![Jupyter Notebook サーバーページの例。](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/notebook-dashboard.png)

1. ノートブックを作成するには、[**ファイル**]、[**新規**]、[**conda\_python3**] の順に選択します。

1. ノートブックに名前を付けます。

## 次のステップ
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[Amazon SageMaker AI Boto 3 クライアントを取得する](automatic-model-tuning-ex-client.md)