Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# Erstellen Sie eine Amazon SageMaker Notebook-Instance für das Tutorial
**Wichtig**
Benutzerdefinierte IAM-Richtlinien, die es Amazon SageMaker Studio oder Amazon SageMaker Studio Classic ermöglichen, SageMaker Amazon-Ressourcen zu erstellen, müssen ebenfalls Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags zu diesen Ressourcen gewähren. Die Berechtigung zum Hinzufügen von Tags zu Ressourcen ist erforderlich, da Studio und Studio Classic automatisch alle von ihnen erstellten Ressourcen taggen. Wenn eine IAM-Richtlinie Studio und Studio Classic zwar das Erstellen von Ressourcen erlaubt, das Taggen jedoch nicht zulässt, können AccessDenied "“ -Fehler auftreten, wenn versucht wird, Ressourcen zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter [Stellen Sie Berechtigungen für das Taggen von SageMaker KI-Ressourcen bereit](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS verwaltete Richtlinien für Amazon AI SageMaker](security-iam-awsmanpol.md)die Berechtigungen zum Erstellen von SageMaker Ressourcen gewähren, enthalten bereits Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags bei der Erstellung dieser Ressourcen.
Eine Amazon SageMaker Notebook-Instance ist eine vollständig verwaltete Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) -Recheninstanz für maschinelles Lernen (ML). Auf einer SageMaker Amazon-Notebook-Instance wird die Jupyter Notebook-Anwendung ausgeführt. Verwenden Sie die Notebook-Instance, um Jupyter Notebooks für die Vorverarbeitung von Daten, das Trainieren von ML-Modellen und die Bereitstellung von ML-Modellen zu erstellen und zu verwalten.
**Um eine Notebook-Instanz zu erstellen SageMaker**
1. Öffnen Sie die Amazon SageMaker AI-Konsole unter [ https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Wählen Sie **Notebook-Instances** und **Notebook-Instance erstellen** aus.
1. Geben Sie auf der Seite **Create notebook instance (Notebook-Instance erstellen)** die folgenden Informationen an (falls ein Feld nicht erwähnt wird, behalten Sie die Standardwerte bei):
1. Geben Sie unter **Notebook instance name (Name der Notebook-Instance)** einen Namen für die Notebook-Instance ein.
1. Wählen Sie für **Notebook instance type (Typ der Notebook-Instance)** `ml.t2.medium` aus. Dies ist der kostengünstigste Instance-Typ, der von Notebook-Instances unterstützt wird, und er reicht für diese Übung aus. Wenn ein `ml.t2.medium` Instance-Typ in Ihrer aktuellen AWS -Region nicht verfügbar ist, wählen Sie `ml.t3.medium`.
1. Wählen Sie unter **Platform Identifier** einen Plattformtyp aus, auf dem die Notebook-Instance erstellt werden soll. Dieser Plattformtyp definiert das Betriebssystem und die JupyterLab Version, mit der Ihre Notebook-Instance erstellt wurde. Die neueste und empfohlene Version ist `notebook-al2023-v1` für eine Amazon Linux 2023-Notebook-Instance. Informationen zu den Typen von Plattformkennungen finden Sie unter [AL2023-Notebook-Instances](nbi-al2023.md) und[Amazon Linux 2-Notebook-Instances](nbi-al2.md). Hinweise zu JupyterLab Versionen finden Sie unter[JupyterLab Versionierung](nbi-jl.md).
1. Wählen Sie für die **IAM-Rolle** die Option **Neue Rolle erstellen** und anschließend **Rolle erstellen** aus. Diese IAM-Rolle ruft automatisch Berechtigungen für den Zugriff auf S3 Buckets ab, die `sagemaker` im Namen enthalten. Sie erhält diese Berechtigungen über die `AmazonSageMakerFullAccess` Richtlinie, die die SageMaker KI der Rolle zuordnet.
**Anmerkung**
Wenn Sie der IAM-Rolle die Berechtigung zum Zugriff auf S3-Buckets ohne `sagemaker` im Namen gewähren möchten, müssen Sie der IAM-Rolle die `S3FullAccess`-Richtlinie anfügen. Sie können die Berechtigungen auch auf bestimmte S3-Buckets auf die IAM-Rolle beschränken. Weitere Informationen und Beispiele für das Hinzufügen von Bucket-Richtlinien zur IAM-Rolle finden Sie unter [Beispiele für Bucket-Richtlinien](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/example-bucket-policies.html).
1. Wählen Sie **Create notebook instance (Notebook-Instance erstellen)** aus.
In wenigen Minuten startet SageMaker AI eine Notebook-Instance und fügt ihr ein 5 GB großes Amazon EBS-Speichervolume hinzu. Die Notebook-Instance verfügt über einen vorkonfigurierten Jupyter-Notebook-Server, SageMaker KI- und AWS SDK-Bibliotheken sowie eine Reihe von Anaconda-Bibliotheken.
Weitere Informationen zum Erstellen einer SageMaker Notebook-Instanz finden Sie unter Eine Notebook-Instanz erstellen. [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/howitworks-create-ws.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/howitworks-create-ws.html)
## (Optional) Ändern Sie die SageMaker Notebook-Instanzeinstellungen
Um den ML-Compute-Instance-Typ oder die Größe des Amazon EBS-Speichers einer SageMaker AI-Notebook-Instance zu ändern, bearbeiten Sie die Notebook-Instance-Einstellungen.
**Um den SageMaker Notebook-Instance-Typ und das EBS-Volume zu ändern und zu aktualisieren**
1. Wählen Sie auf der ** Seite ** Notebook-Instances in der SageMaker AI-Konsole Ihre Notebook-Instance aus.
1. Wählen Sie **Aktionen**, dann **Stopp** und warten Sie, bis die Notebook-Instance vollständig beendet ist.
1. Nachdem sich der Status der Notebook-Instance auf **Gestoppt** geändert hat, wählen Sie **Aktionen** und dann **Einstellungen aktualisieren** aus.
1. Wählen Sie für **Notebook-Instance-Typ** einen anderen ML-Instance-Typ aus.
1. Geben Sie für **Volume-Größe in GB** eine andere Ganzzahl ein, um eine neue EBS-Volume-Größe anzugeben.
**Anmerkung**
EBS-Speichervolumes sind verschlüsselt, sodass SageMaker KI nicht ermitteln kann, wie viel freier Speicherplatz auf dem Volume verfügbar ist. Daher können Sie beim Aktualisieren einer Notebook-Instance die Volume-Größe nur erhöhen, nicht jedoch verkleinern. Wenn Sie die Größe eines verwendeten ML-Speicher-Volumes verkleinern möchten, erstellen Sie eine neue Notebook-Instance mit der gewünschten Größe.
1. Wählen Sie unten auf der Seite die Option **Notebook-Instance aktualisieren** aus.
1. Wenn das Update abgeschlossen ist, **starten** Sie die Notebook-Instance mit den neuen Einstellungen.
Weitere Informationen zum Aktualisieren der SageMaker Notebook-Instance-Einstellungen finden Sie unter Eine Notebook-Instance [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/nbi-update.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/nbi-update.html) aktualisieren.
## (Optional) Erweiterte Einstellungen für SageMaker Notebook-Instances
Das folgende Tutorial-Video zeigt, wie SageMaker Notebook-Instances über die SageMaker AI-Konsole eingerichtet und verwendet werden. Es enthält erweiterte Optionen wie die Konfiguration des SageMaker KI-Lebenszyklus und den Import von GitHub Repositorys. (Länge: 26:04)
[](https://www.youtube.com/watch?v=X5CLunIzj3U)
Eine vollständige Dokumentation zur SageMaker Notebook-Instance finden Sie unter [ Verwenden von Amazon SageMaker Notebook-Instances](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/nbi.html).