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Neptune SageMaker AI 笔记本电脑预装了各种适用于 Neptune ML 的示例笔记本。您可以在开源 graph-notebook GitHub
您可以使用现有的 Neptune 笔记本之一，或者如果您愿意，也可以按照使用 Neptune Workbench 托管 Neptune 笔记本中的说明创建自己的笔记本。
您也可以按照以下步骤配置默认 Neptune 笔记本以与 Neptune ML 结合使用：
修改 Neptune ML 的笔记本
打开 Amazon A SageMaker I 控制台，网址为https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
。 在左侧的导航窗格上，选择笔记本，然后选择笔记本实例。查找要用于 Neptune ML 的 Neptune 笔记本的名称，然后将其选中以进入其详细信息页面。
如果笔记本实例正在运行，请选择笔记本详细信息页面右上角的停止按钮。
在笔记本实例设置中，在生命周期配置下，选择指向打开笔记本生命周期的页面的链接。
选择右上角的编辑，然后选择继续。
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在启动笔记本选项卡中，修改脚本以包含其它导出命令，并填写 Neptune ML IAM 角色和导出服务 URI 的字段，具体取决于您的 Shell：
echo "export NEPTUNE_ML_ROLE_ARN=(your Neptune ML IAM role ARN)" >> ~/.bashrc echo "export NEPTUNE_EXPORT_API_URI=(your export service URI)" >> ~/.bashrc 选择更新。
返回笔记本实例页面。在权限和加密下，有一个对应于 IAM 角色 ARN 的字段。选择此字段中的链接可转到运行此笔记本实例的 IAM 角色。
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创建一个新的内联策略，如下所示：
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Action": [ "cloudwatch:PutMetricData" ], "Resource": "arn:aws:cloudwatch:[AWS_REGION]:[AWS_ACCOUNT_ID]:*", "Effect": "Allow" }, { "Action": [ "logs:CreateLogGroup", "logs:CreateLogStream", "logs:DescribeLogStreams", "logs:PutLogEvents", "logs:GetLogEvents" ], "Resource": "arn:aws:logs:[AWS_REGION]:[AWS_ACCOUNT_ID]:*", "Effect": "Allow" }, { "Action": [ "s3:Put*", "s3:Get*", "s3:List*" ], "Resource": "arn:aws:s3:::*", "Effect": "Allow" }, { "Action": "execute-api:Invoke", "Resource": "arn:aws:execute-api:[AWS_REGION]:[AWS_ACCOUNT_ID]:*/*", "Effect": "Allow" }, { "Action": [ "sagemaker:CreateModel", "sagemaker:CreateEndpointConfig", "sagemaker:CreateEndpoint", "sagemaker:DescribeModel", "sagemaker:DescribeEndpointConfig", "sagemaker:DescribeEndpoint", "sagemaker:DeleteModel", "sagemaker:DeleteEndpointConfig", "sagemaker:DeleteEndpoint" ], "Resource": "arn:aws:sagemaker:[AWS_REGION]:[AWS_ACCOUNT_ID]:*/*", "Effect": "Allow" }, { "Action": [ "iam:PassRole" ], "Resource": "[YOUR_NEPTUNE_ML_IAM_ROLE_ARN]"", "Effect": "Allow" } ] } 保存此新策略，并将其附加到步骤 8 中的 IAM 角色。
选择 SageMaker AI 笔记本实例详细信息页面右上角的 “启动” 以启动笔记本实例。
