步骤 1：创建亚马逊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。

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）：

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 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

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”。

1. 对于 Notebook 实例类型，请选择不同的 ML 实例类型。

2. 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。