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# 스페이스 생성
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JupyterLab 사용을 시작하려면 공백을 생성하거나 관리자가 생성한 공백을 선택하고 JupyterLab을 엽니다.

다음 절차에 따라 공백을 생성하고 JupyterLab을 엽니다.

**스페이스를 생성하고 JupyterLab을 열려면**

1. Studio를 엽니다. Studio 열기에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio 출시](studio-updated-launch.md) 섹션을 참조하세요.

1. **JupyterLab**을 선택합니다.

1. **JupyterLab 스페이스 생성**을 선택합니다.

1. **이름**에서 스페이스의 이름을 지정합니다.

1. (선택 사항) 공유 스페이스를 생성하려면 **내 도메인과** 공유를 선택합니다.

1. **스페이스 생성**을 선택합니다.

1. (선택 사항) **인스턴스**에서 스페이스를 실행하는 Amazon EC2 인스턴스를 지정합니다.

1. (선택 사항) **이미지**에서 관리자가 환경을 사용자 지정하기 위해 제공한 이미지를 지정합니다.
**중요**  
Studio 사용자가 스페이스를 생성할 수 있도록 허용하는 사용자 지정 IAM 정책은 사용자 지정 이미지를 볼 수 있는 이미지(`sagemaker: ListImage`)를 나열할 수 있는 권한도 부여해야 합니다. 권한을 추가하려면 *AWS Identity and Access Management* 사용 설명서의 [ID 권한 추가 또는 제거](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_manage-attach-detach.html)를 참조하세요.  
[AWS Amazon SageMaker AI에 대한 관리형 정책](security-iam-awsmanpol.md)은 SageMaker AI 리소스를 생성할 수 있는 권한을 부여합니다. 여기에는 해당 리소스를 생성하는 동안 이미지를 나열할 수 있는 권한이 이미 포함되어 있습니다.

1. (선택 사항) **스페이스 설정**에서 다음을 지정합니다.
   + **스토리지(GB)** - 최대 100GB 또는 관리자가 지정하는 양입니다.
   + **수명 주기 구성** - 관리자가 지정하는 수명 주기 구성입니다.
   + **사용자 지정 EFS 파일 시스템 연결** - 관리자가 액세스를 제공하는 Amazon EFS입니다.

1. **스페이스 실행**을 선택합니다.

1. **JupyterLab 열기**를 선택합니다.