Crie uma instância do Amazon SageMaker Notebook para o tutorial - Amazon SageMaker
(Opcional) Alterar as configurações da instância do SageMaker notebook(Opcional) Configurações avançadas para instâncias de SageMaker notebook

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Crie uma instância do Amazon SageMaker Notebook para o tutorial

Importante

IAMPolíticas personalizadas que permitem que o Amazon SageMaker Studio ou o Amazon SageMaker Studio Classic criem SageMaker recursos da Amazon também devem conceder permissões para adicionar tags a esses recursos. A permissão para adicionar tags aos recursos é necessária porque o Studio e o Studio Classic marcam automaticamente todos os recursos que eles criam. Se uma IAM política permitir que o Studio e o Studio Classic criem recursos, mas não permita a marcação, erros AccessDenied "" podem ocorrer ao tentar criar recursos. Para obter mais informações, consulte Forneça permissões para marcar recursos SageMaker.

AWS Políticas gerenciadas para a Amazon SageMakerque dão permissões para criar SageMaker recursos já incluem permissões para adicionar tags ao criar esses recursos.

Uma instância de SageMaker notebook da Amazon é uma instância de computação totalmente gerenciada de aprendizado de máquina (ML) da Amazon Elastic Compute Cloud (AmazonEC2). Uma instância de SageMaker notebook da Amazon executa o aplicativo Jupyter Notebook. Use a instância do notebook para criar e gerenciar notebooks Jupyter para pré-processar dados, treinar modelos de ML e implantar modelos de ML.

Para criar uma instância de SageMaker notebook
Captura de tela animada que mostra como criar uma instância de SageMaker notebook.

  1. Abra o SageMaker console da Amazon em https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

  2. Escolha Instâncias de caderno e, em seguida, escolha Criar instância de caderno.

  3. Na página Criar instância de caderno, forneça as seguintes informações (se um campo não for mencionado, deixe os valores padrão):

    1. Em Nome da instância de caderno, digite um nome para a sua instância de bloco de anotações.

    2. Em Tipo de instância de caderno, escolha ml.t2.medium. Esse é o tipo de instância mais barato que as instâncias de notebook suportam e é suficiente para este exercício. Se um tipo de instância ml.t2.medium não estiver disponível na sua região atual da AWS , escolha ml.t3.medium.

    3. Em Identificador da Plataforma, escolha um tipo de plataforma para criar a instância de caderno. Esse tipo de plataforma define o sistema operacional e a JupyterLab versão com a qual sua instância do notebook é criada. Para obter informações sobre o tipo de identificador de plataforma, consulte Instâncias de caderno do Amazon Linux 2. Para obter informações sobre JupyterLab versões, consulteJupyterLab versionamento.

    4. Em IAMFunção, escolha Criar uma nova função e, em seguida, escolha Criar função. Essa IAM função obtém automaticamente permissões para acessar qualquer bucket do S3 que tenha sagemaker no nome. Ele obtém essas permissões por meio da AmazonSageMakerFullAccess política, que é SageMaker anexada à função.

      nota

      Se você quiser conceder permissão à IAM função para acessar buckets do S3 sem inserir sagemaker o nome, você precisará anexar a S3FullAccess política. Você também pode limitar as permissões para buckets específicos do S3 para a IAM função. Para obter mais informações e exemplos de como adicionar políticas de bucket à IAM função, consulte Exemplos de políticas de bucket.

    5. Escolha Criar instância de caderno.

      Em alguns minutos, SageMaker inicia uma instância de notebook e anexa um volume de EBS armazenamento de 5 GB da Amazon a ela. A instância do notebook tem um servidor de notebook Jupyter pré-configurado, AWS SDK bibliotecas SageMaker e um conjunto de bibliotecas Anaconda.

      Para obter mais informações sobre como criar uma instância de SageMaker notebook, consulte Criar uma instância de notebook.

(Opcional) Alterar as configurações da instância do SageMaker notebook

Para alterar o tipo de instância de computação de ML ou o tamanho do EBS armazenamento Amazon de uma instância de SageMaker notebook, edite as configurações da instância de notebook.

Para alterar e atualizar o tipo de instância do SageMaker Notebook e o EBS volume

  1. Na página Instâncias do Notebook no SageMaker console, escolha sua instância do notebook.

  2. Escolha Ações, escolha Interromper e aguarde até que a instância de caderno pare totalmente.

  3. Depois que o status da instância de caderno mudar para Parada, escolha Ações e, em seguida, selecione Atualizar configurações.

    Captura de tela animada que mostra como atualizar as configurações da instância do SageMaker notebook.

    1. Para o tipo de instância de caderno, escolha um tipo de instância de ML diferente.

    2. Em Tamanho do volume em GB, digite um número inteiro diferente para especificar um novo tamanho de EBS volume.

      nota

      EBSos volumes de armazenamento são criptografados, portanto, não é SageMaker possível determinar a quantidade de espaço livre disponível no volume. Por isso, você pode aumentar o tamanho do volume ao atualizar uma instância do caderno, mas não pode diminuir o tamanho do volume. Se você deseja diminuir o tamanho do volume de armazenamento do ML em uso, crie uma nova instância do caderno com o tamanho desejado.

  4. Na parte inferior da página, escolha Atualizar instância de caderno.

  5. Quando a atualização estiver concluída, inicie a instância de caderno com as novas configurações.

Para obter mais informações sobre como atualizar as configurações da instância do SageMaker notebook, consulte Atualizar uma instância do notebook.

(Opcional) Configurações avançadas para instâncias de SageMaker notebook

O vídeo tutorial a seguir mostra como configurar e usar instâncias de SageMaker notebook por meio do SageMaker console. Ele inclui opções avançadas, como configuração do SageMaker ciclo de vida e importação GitHub de repositórios. (Duração: 26:04)

Para obter a documentação completa sobre a instância de SageMaker notebook, consulte Usar instâncias de SageMaker notebook da Amazon.