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步骤 1:创建亚马逊SageMaker笔记本实例
亚马逊SageMaker笔记本实例是运行 Jupyter Notebook 应用程序的完全托管的机器学习 (ML) 亚马逊弹性计算云 (Amazon EC2) 计算实例。您可以使用笔记本实例来创建和管理 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

通过 https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
打开亚马逊SageMaker控制台。 -
选择笔记本实例,然后选择创建笔记本实例。
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在 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):
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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。
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对于 Notebook instance type (笔记本实例类型),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
实例类型在您当前的Amazon地区不可用,请选择ml.t3.medium
。 对于平台标识符,选择要在其上创建笔记本实例的平台类型。此平台类型决定了创建笔记本实例的操作系统和JupyterLab版本。有关平台标识符类型的信息,请参阅亚马逊 Linux 2 与亚马逊 Linux 笔记本实例。有关 JupyterLab 版本的信息,请参阅JupyterLab版本控制。
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对于 IAM 角色,选择创建新角色,然后选择创建角色。此 IAM 角色会自动获得访问名称
sagemaker
中包含的任何 S3 存储桶的权限。该角色通过AmazonSageMakerFullAccess
策略获取这些权限(SageMaker 将该策略附加到该角色)。注意
如果您想向 IAM 角色授予访问不包含名称的 S3 存储桶
sagemaker
的权限,则需要向 IAM 角色附加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。 -
选择创建笔记本实例。
几分钟后,SageMaker启动一个 ML 计算实例(在本例中为笔记本实例),并向其附加 5 GB 的 Amazon EBS 存储卷。笔记本实例具有预先配置的 Jupyter 笔记本服务器SageMaker和 Amazon SDK 库以及一组 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。
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(可选)更改SageMaker笔记本实例设置
如果您想更改已创建的SageMaker笔记本实例的 ML 计算实例类型或 Amazon EBS 存储的大小,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
在SageMaker控制台的笔记本实例页面上,选择您的笔记本实例。
选择操作,选择停止,然后等到笔记本实例完全停止。
在 notebook 实例状态更改为 “已停止” 后,选择 “操作”,然后选择 “更新设置”。
对于 Notebook 实例类型,请选择不同的 ML 实例类型。
对于以 GB 为单位的卷大小,键入不同的整数来指定新的 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。
在页面底部,选择更新笔记本实例。
更新完成后,使用新设置启动笔记本实例。
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
以下教程视频显示了如何通过SageMaker控制台设置和使用带有SageMaker生命周期配置和导入GitHub存储库等高级选项的SageMaker笔记本实例。(长度:26:04)
有关SageMaker笔记本实例的完整文档,请参阅使用亚马逊SageMaker笔记本实例。