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# 노트북 인스턴스 생성
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**중요**  
Amazon SageMaker Studio 또는 Amazon SageMaker Studio Classic에서 Amazon SageMaker 리소스를 생성할 수 있도록 허용하는 사용자 지정 IAM 정책도 해당 리소스에 태그를 추가할 수 있는 권한을 부여해야 합니다. Studio와 Studio Classic은 만드는 리소스에 태그를 자동으로 지정하기 때문에 리소스에 태그를 추가할 권한이 필요합니다. IAM 정책이 Studio 및 Studio Classic에서 리소스를 만들도록 허용하지만 태그 지정은 허용하지 않는 경우 리소스 만들기를 시도할 때 'AccessDenied' 오류가 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 [SageMaker AI 리소스 태그 지정을 위한 권한 제공](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions) 섹션을 참조하세요.  
[AWS Amazon SageMaker AI에 대한 관리형 정책](security-iam-awsmanpol.md)은 SageMaker 리소스를 생성할 수 있는 권한을 부여합니다. 여기에는 해당 리소스를 생성하는 동안 태그를 추가할 수 있는 권한이 이미 포함되어 있습니다.

기본 Anaconda 설치 및 Python3와 함께 사전 설치된 환경이 포함된 Jupyter notebook을 생성합니다.

**Jupyter notebook을 생성하려면**

1. [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)에서 Amazon SageMaker AI 콘솔을 엽니다.

1. 이름 옆에 있는 **열기**를 선택하여 실행 중인 노트북 인스턴스를 엽니다. Jupyter notebook 서버 페이지가 표시됩니다.

     
![Jupyter 노트북 서버 페이지의 예.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/notebook-dashboard.png)

1. 노트북을 생성하려면 **파일**, **새로 만들기**, **conda\_python3**을 선택합니다.

1. 노트북 이름을 지정합니다.

## 다음 단계
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[Amazon SageMaker AI Boto 3 클라이언트 가져오기](automatic-model-tuning-ex-client.md)