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# Crie uma instância do Amazon SageMaker Notebook para o tutorial
**Importante**
Políticas personalizadas do IAM que permitem que o Amazon SageMaker SageMaker Studio ou o Amazon Studio Classic criem SageMaker recursos da Amazon também devem conceder permissões para adicionar tags a esses recursos. A permissão para adicionar tags aos recursos é necessária porque o Studio e o Studio Classic marcam automaticamente todos os recursos que eles criam. Se uma política do IAM permitir que o Studio e o Studio Classic criem recursos, mas não permitisse a marcação, erros AccessDenied "" podem ocorrer ao tentar criar recursos. Para obter mais informações, consulte [Forneça permissões para marcar recursos de SageMaker IA](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS políticas gerenciadas para Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)que dão permissões para criar SageMaker recursos já incluem permissões para adicionar tags ao criar esses recursos.
Uma instância de SageMaker notebook da Amazon é uma instância de computação totalmente gerenciada de aprendizado de máquina (ML) do Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Uma instância de SageMaker notebook da Amazon executa o aplicativo Jupyter Notebook. Use a instância de caderno para criar e gerenciar os cadernos Jupyter e para processar dados e treinar e implantar modelos de ML.
**Para criar uma instância de SageMaker notebook**
1. Abra o console Amazon SageMaker AI em [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Escolha **Instâncias de caderno** e, em seguida, escolha **Criar instância de caderno**.
1. Na página **Criar instância de caderno**, forneça as seguintes informações (se um campo não for mencionado, deixe os valores padrão):
1. Em **Nome da instância de caderno**, digite um nome para a sua instância de caderno.
1. Em **Tipo de instância de caderno**, escolha `ml.t2.medium`. Esse é o tipo de instância mais barato com compatibilidade com as instâncias do caderno, e é suficiente para este exercício. Se um tipo de instância `ml.t2.medium` não estiver disponível na sua região atual da AWS , escolha `ml.t3.medium`.
1. Em **Identificador da Plataforma**, escolha um tipo de plataforma para criar a instância do caderno. Esse tipo de plataforma define o sistema operacional e a JupyterLab versão com a qual sua instância do notebook é criada. A versão mais recente e recomendada é `notebook-al2023-v1` para uma instância de notebook Amazon Linux 2023. Para obter informações sobre os tipos de identificadores de plataforma, consulte [AL2023 instâncias de notebook](nbi-al2023.md) [Instâncias de caderno do Amazon Linux 2](nbi-al2.md) e. Para obter informações sobre JupyterLab versões, consulte[JupyterLab controle de versão](nbi-jl.md).
1. Para o perfil** do IAM**, escolha **Criar uma nova função** e, em seguida, escolha **Criar função**. Esse perfil do IAM recebe automaticamente permissões para acessar qualquer bucket do S3 que tenha `sagemaker` no nome. Ela obtém essas permissões por meio da `AmazonSageMakerFullAccess` política, que a SageMaker IA atribui à função.
**nota**
Se você quiser conceder permissão ao perfil do IAM para acessar buckets do S3 sem `sagemaker` no nome, você precisa anexar a `S3FullAccess` política. Você também pode limitar as permissões para buckets S3 específicos para o perfil do IAM. Para obter mais informações e exemplos de como adicionar políticas de bucket à perfil do IAM, consulte [Exemplos de políticas de bucket](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/example-bucket-policies.html).
1. Escolha **Criar instância de caderno**.
Em alguns minutos, a SageMaker IA inicia uma instância de notebook e anexa um volume de armazenamento de 5 GB do Amazon EBS a ela. A instância do notebook tem um servidor de notebook Jupyter pré-configurado, bibliotecas de SageMaker IA e AWS SDK e um conjunto de bibliotecas Anaconda.
Para obter mais informações sobre como criar uma instância de SageMaker notebook, consulte [Criar uma instância de notebook](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/howitworks-create-ws.html).
## (Opcional) Alterar as configurações da instância do SageMaker notebook
Para alterar o tipo de instância de computação de ML ou o tamanho do armazenamento Amazon EBS de uma instância de notebook com SageMaker IA, edite as configurações da instância do notebook.
**Para alterar e atualizar o tipo de instância do SageMaker Notebook e o volume do EBS**
1. Na página de **instâncias do Notebook** no console SageMaker AI, escolha sua instância do notebook.
1. Escolha **Ações**, escolha **Interromper** e aguarde até que a instância de caderno pare totalmente.
1. Depois que o status da instância de caderno mudar para **Parada**, escolha **Ações** e, em seguida, selecione **Atualizar configurações**.
1. Para o **tipo de instância de caderno**, escolha um tipo de instância de ML diferente.
1. Para **Tamanho do volume em GB**, digite um número inteiro diferente para especificar um novo tamanho do volume do EBS.
**nota**
Os volumes de armazenamento do EBS são criptografados, então a SageMaker IA não pode determinar a quantidade de espaço livre disponível no volume. Por isso, você pode aumentar o tamanho do volume ao atualizar uma instância do caderno, mas não pode diminuir o tamanho do volume. Se você deseja diminuir o tamanho do volume de armazenamento do ML em uso, crie uma nova instância do caderno com o tamanho desejado.
1. Na parte inferior da página, escolha **Atualizar instância de caderno**.
1. Quando a atualização estiver concluída, **inicie** a instância de caderno com as novas configurações.
Para obter mais informações sobre como atualizar as configurações da instância do SageMaker notebook, consulte [Atualizar uma instância do notebook](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/nbi-update.html).
## (Opcional) Configurações avançadas para instâncias de SageMaker notebook
O vídeo tutorial a seguir mostra como configurar e usar instâncias de SageMaker notebook por meio do console de SageMaker IA. Ele inclui opções avançadas, como configuração do ciclo de vida da SageMaker IA e importação GitHub de repositórios. (Duração: 26:04)
[](http://www.youtube.com/watch?v=X5CLunIzj3U)
Para obter a documentação completa sobre a instância de SageMaker notebook, consulte [Usar instâncias de SageMaker notebook da Amazon](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/nbi.html).