기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # SageMaker 노트북 인스턴스에서 Jupyter Notebook 만들기 **중요** Amazon SageMaker Studio 또는 Amazon SageMaker Studio Classic에서 Amazon SageMaker 리소스를 만들도록 허용하는 사용자 지정 IAM 정책은 해당 리소스에 태그를 지정할 수 있는 권한도 부여해야 합니다. Studio와 Studio Classic은 만드는 리소스에 태그를 자동으로 지정하기 때문에 리소스에 태그를 추가할 권한이 필요합니다. IAM 정책이 Studio 및 Studio Classic에서 리소스를 만들도록 허용하지만 태그 지정은 허용하지 않는 경우 리소스 만들기를 시도할 때 'AccessDenied' 오류가 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 [SageMaker AI 리소스 태그 지정을 위한 권한 제공](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions) 섹션을 참조하세요. SageMaker 리소스를 만들 수 있는 권한을 부여하는 [AWS Amazon SageMaker AI에 대한 관리형 정책](security-iam-awsmanpol.md)에는 해당 리소스를 만드는 동안 태그를 추가할 수 있는 권한이 이미 포함되어 있습니다. 모델 훈련 및 배포를 위한 스크립팅을 시작하려면 SageMaker 노트북 인스턴스에서 Jupyter notebook을 생성하세요. Jupyter Notebook을 사용하면 SageMaker AI 기능 및 AWS 인프라를 사용하여 훈련 및 추론을 위한 기계 학습(ML) 실험을 실행할 수 있습니다. **Jupyter notebook을 생성하려면** ![\[SageMaker AI 노트북 인스턴스에서 Jupyter Notebook을 만드는 방법을 보여주는 애니메이션 스크린샷입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/get-started-ni/gs-ni-create-notebook.gif) 1. 다음과 같이 노트북 인스턴스를 엽니다. 1. [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)에서 SageMaker AI 콘솔에 로그인합니다. 1. **노트북 인스턴스** 페이지에서 다음 중 하나를 선택하여 노트북 인스턴스를 엽니다. + JupyterLab 인터페이스를 위해 **JupyterLab 열기** + 클래식 Jupyter 보기를 위해 **Jupyter 열기** **참고** 노트북 인스턴스 상태가 **상태** 열에 **보류 중**으로 표시되는 경우 노트북 인스턴스가 아직 생성 중입니다. 노트북 인스턴스를 사용할 준비가 되면 상태가 **InService**로 변경됩니다. 1. 다음과 같이 노트북을 생성하세요. + JupyterLab 보기에서 노트북을 연 경우에는 **파일** 메뉴에서 **새로 만들기**를 선택한 다음 **노트북**을 선택합니다. **커널 선택**에서 **conda\$1python3**를 선택합니다. 사전 설치된 환경에는 기본 Anaconda 설치, Python 3이 포함되어 있습니다. + 클래식 Jupyter 보기에서 노트북을 연 경우 **파일** 탭에서 **새로 만들기**를 선택하고 **conda\$1python3**을 선택합니다. 사전 설치된 환경에는 기본 Anaconda 설치, Python 3이 포함되어 있습니다. 1. 노트북을 다음과 같이 저장합니다. + JupyterLab 보기에서 **파일**을 선택하고 **노트북을 다른 이름으로 저장...**을 선택한 다음 노트북의 이름을 바꿉니다. + Jupyter 클래식 보기에서는 **파일**을 선택하고 **다른 이름으로 저장...**을 선택한 다음 노트북의 이름을 바꿉니다.