2단계: 노트북 인스턴스에 Jupyter 노트북 생성 SageMaker - 아마존 SageMaker

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2단계: 노트북 인스턴스에 Jupyter 노트북 생성 SageMaker

중요

Amazon SageMaker Studio 또는 Amazon SageMaker Studio Classic에서 Amazon SageMaker 리소스를 생성할 수 있도록 허용하는 사용자 지정 IAM 정책은 해당 리소스에 태그를 추가할 권한도 부여해야 합니다. Studio 및 Studio Classic은 생성한 모든 리소스에 자동으로 태그를 지정하기 때문에 리소스에 태그를 추가할 수 있는 권한이 필요합니다. IAM정책에 따라 Studio 및 Studio Classic에서는 리소스를 생성할 수 있지만 태깅은 허용하지 않는 경우 AccessDenied "“리소스를 만들려고 할 때 오류가 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 리소스에 태그를 지정할 SageMaker 수 있는 권한을 제공하십시오. 단원을 참조하십시오.

AWS 아마존 관리형 정책 SageMaker SageMaker 리소스를 생성할 수 있는 권한을 부여하는 내용에는 해당 리소스를 생성하는 동안 태그를 추가할 수 있는 권한이 이미 포함되어 있습니다.

모델 교육 및 배포를 위한 스크립팅을 시작하려면 노트북 인스턴스에 Jupyter 노트북을 생성하세요. SageMaker Jupyter 노트북을 사용하면 기능과 인프라를 사용하면서 학습 및 추론을 위한 기계 학습 (ML) 실험을 실행할 수 있습니다. SageMaker AWS

Jupyter notebook을 생성하려면
노트북 인스턴스에서 Jupyter 노트북을 만드는 방법을 보여주는 애니메이션 스크린샷. SageMaker

  1. 다음과 같이 노트북 인스턴스를 엽니다.

    1. 에서 SageMaker 콘솔에 로그인합니다. https://console.aws.amazon.com/sagemaker/

    2. Notebook 인스턴스 페이지에서 다음 중 하나를 선택하여 노트북 인스턴스를 엽니다.

      • JupyterLab인터페이스를 JupyterLab 보려면 여십시오.

      • Jupyter를 열면 고전적인 목성 뷰를 볼 수 있습니다.

      참고

      노트북 인스턴스 상태가 상태 열에 보류 중으로 표시되는 경우 노트북 인스턴스가 아직 생성 중입니다. 상태는 노트북 인스턴스를 InService사용할 준비가 되었을 때로 변경됩니다.

  2. 다음과 같이 노트북을 생성하세요.

    • JupyterLab 보기에서 노트북을 연 경우, 파일 메뉴에서 새로 만들기를 선택한 다음 Notebook을 선택합니다. 커널 선택에서 conda_python3를 선택합니다. 사전 설치된 환경에는 기본 Anaconda 설치, Python 3이 포함되어 있습니다.

    • 클래식 Jupyter 보기에서 노트북을 연 경우 파일 탭에서 새로 만들기를 선택하고 conda_python3을 선택합니다. 사전 설치된 환경에는 기본 Anaconda 설치, Python 3이 포함되어 있습니다.

  3. 노트북을 다음과 같이 저장합니다.

    • JupyterLab 보기에서 파일을 선택하고 노트북을 다른 이름으로 저장... 을 선택합니다. 그런 다음 노트북의 이름을 변경합니다.

    • Jupyter 클래식 보기에서는 파일을 선택하고 다른 이름으로 저장...을 선택한 다음 노트북의 이름을 바꿉니다.