第 1 步:创建 Amazon SageMaker 笔记本实例 - Amazon SageMaker
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第 1 步:创建 Amazon SageMaker 笔记本实例

Amazon SageMaker 笔记本实例是一个完全托管的机器学习 (ML) Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 计算实例,它运行 Jupyter 笔记本应用程序。您可以使用笔记本实例创建和管理 Jupyter 笔记本以预处理数据以及训练和部署机器学习模型。

创建 SageMaker 笔记本实例


                显示如何创建 SageMaker 笔记本实例的动画屏幕快照。
  1. 打开位于 https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ 的 Amazon SageMaker 控制台。

  2. 选择笔记本实例,然后选择创建笔记本实例.

  3. Create notebook instance (创建笔记本实例) 页面上,提供以下信息(如果未提到某个字段,请保留默认值):

    1. 对于 Notebook instance name (笔记本实例名称),请键入您的笔记本实例的名称。

    2. 对于 Instance type (实例类型),选择 ml.t2.medium。这是笔记本实例支持的成本最低的实例类型,并且足以完成本练习。如果ml.t2.medium实例类型在您的当前Amazon区域,选择ml.t3.medium.

    3. 适用于IAM 角色中,选择创建新角色,然后选择创建角色. 此 IAM 角色自动获取访问任何具有的 S3 存储桶的权限。sagemaker在名称中。它通过AmazonSageMakerFullAccess策略,SageMaker 会将该策略附加到该角色中。

      注意

      如果您希望授予 IAM 角色访问 S3 存储桶的权限,而不sagemaker在名称中,您需要将S3FullAccess策略或将特定 S3 存储桶的权限限制为 IAM 角色。有关向 IAM 角色添加存储桶策略的更多信息和示例,请参阅存储桶策略示例.

    4. 选择创建笔记本实例

      在几分钟内,SageMaker 启动 ML 计算实例 (在这种情况下是笔记本实例),并将 5 GB 的 Amazon EBS 存储卷附加到该实例。笔记本实例有一个预配置的 Jupyter 笔记本服务器 SageMaker 和AmazonSDK 库和一组 Anaconda 库。

      有关创建 SageMaker 笔记本实例的更多信息,请参阅创建笔记本实例.

(可选)更改 SageMaker 笔记本实例设置

如果要更改已创建 SageMaker 笔记本实例的 ML 计算实例类型或 Amazon EBS 存储大小,则可以编辑笔记本实例设置。

更改和更新 SageMaker 笔记本实例类型和 EBS 卷

  1. 在存储库的笔记本实例页面中 SageMaker 择您的笔记本实例。

  2. 选择操作中,选择停止,然后等到笔记本实例完全停止。

  3. 笔记本实例状态更改为Stopped中,选择操作,然后选择更新设置.

    1. 适用于笔记本实例类型中,选择不同的 ML 实例类型。

    2. 适用于卷大小 (GB)中,键入不同的整数以指定新的 EBS 卷大小。

      注意

      EBS 存储卷已加密,因此 SageMaker 无法确定该卷上的可用空间量。因此,您可以在更新笔记本实例时增加卷大小,但无法减小卷大小。如果要减小正在使用的 ML 存储卷的大小,请创建一个具有所需大小的新笔记本实例。

  4. 在页面底部,选择更新笔记本实例.

  5. 更新完成后,启动带有新设置的笔记本实例。

有关更新 SageMaker 笔记本实例设置的更多信息,请参阅。更新笔记本实例.

(可选)SageMaker 笔记本实例的高级设置

以下教程视频演示了如何通过 SageMaker 控制台设置和使用 SageMaker 笔记本实例,具有高级选项,例如 SageMaker 生命周期配置和导入 GitHub 存储库。(长度:26:04)

有关 SageMaker 笔记本实例的完整文档,请参阅使用 Amazon SageMaker 笔记本实例.