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노트북 인스턴스에서 Jupyter SageMaker 노트북 생성
중요
Amazon SageMaker Studio 또는 Amazon SageMaker Studio Classic이 Amazon SageMaker 리소스를 생성하도록 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 정책에서 Studio 및 Studio Classic이 리소스를 생성하도록 허용하지만 태그 지정은 허용하지 않는 경우 리소스를 생성하려고 할 때 "AccessDenied" 오류가 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 SageMaker AI 리소스에 태그를 지정할 수 있는 권한 제공 단원을 참조하십시오.
AWS Amazon SageMaker AI에 대한 관리형 정책는 SageMaker 리소스를 생성할 수 있는 권한을 부여합니다. 여기에는 해당 리소스를 생성하는 동안 태그를 추가할 수 있는 권한이 이미 포함되어 있습니다.
모델 훈련 및 배포를 위한 스크립팅을 시작하려면 노트북 인스턴스에서 Jupyter SageMaker 노트북을 생성합니다. Jupyter 노트북을 사용하면 SageMaker AI 기능과 인프라를 사용하는 동안 훈련 및 추론을 위한 기계 학습(ML) 실험을 AWS 실행할 수 있습니다.
Jupyter notebook을 생성하려면
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다음과 같이 노트북 인스턴스를 엽니다.
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에서 SageMaker AI 콘솔에 로그인합니다https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
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노트북 인스턴스 페이지에서 다음 중 하나를 선택하여 노트북 인스턴스를 엽니다.
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인터페이스에 JupyterLab 대해 열기 JupyterLab
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클래식 Jupyter 보기를 위해 Jupyter 열기
참고
노트북 인스턴스 상태가 상태 열에 보류 중으로 표시되는 경우 노트북 인스턴스가 아직 생성 중입니다. 노트북 인스턴스를 사용할 준비가 InService 되면 상태가 로 변경됩니다.
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다음과 같이 노트북을 생성하세요.
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JupyterLab 뷰에서 노트북을 연 경우 파일 메뉴에서 새로 만들기를 선택한 다음 노트북을 선택합니다. 커널 선택에서 conda_python3를 선택합니다. 사전 설치된 환경에는 기본 Anaconda 설치, Python 3이 포함되어 있습니다.
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클래식 Jupyter 보기에서 노트북을 연 경우 파일 탭에서 새로 만들기를 선택하고 conda_python3을 선택합니다. 사전 설치된 환경에는 기본 Anaconda 설치, Python 3이 포함되어 있습니다.
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노트북을 다음과 같이 저장합니다.
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JupyterLab 보기에서 파일을 선택하고 노트북을 다른 이름으로 저장...을 선택한 다음 노트북의 이름을 변경합니다.
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Jupyter 클래식 보기에서는 파일을 선택하고 다른 이름으로 저장...을 선택한 다음 노트북의 이름을 바꿉니다.
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