以下是使用AWS SageMaker云形成模板的解决方法示例：

1. 创建SageMaker实例：

import boto3

# 创建SageMaker客户端
sagemaker = boto3.client('sagemaker')

# 定义实例配置
instance_type = 'ml.m5.xlarge'  # 实例类型
instance_count = 1  # 实例数量
volume_size = 30  # 磁盘空间大小（GB）

# 创建SageMaker实例
response = sagemaker.create_notebook_instance(
    NotebookInstanceName='my-notebook-instance',
    InstanceType=instance_type,
    VolumeSizeInGB=volume_size,
    InstanceCount=instance_count
)

2. 创建SageMaker笔记本实例：

import boto3

# 创建SageMaker客户端
sagemaker = boto3.client('sagemaker')

# 创建SageMaker笔记本实例配置
instance_type = 'ml.t2.medium'  # 笔记本实例类型
volume_size = 5  # 磁盘空间大小（GB）

# 创建SageMaker笔记本实例
response = sagemaker.create_notebook_instance(
    NotebookInstanceName='my-notebook-instance',
    InstanceType=instance_type,
    VolumeSizeInGB=volume_size
)

3. 创建SageMaker训练作业：

import boto3

# 创建SageMaker客户端
sagemaker = boto3.client('sagemaker')

# 定义训练作业配置
training_image = 'image_uri'  # 训练镜像URI
instance_type = 'ml.p2.xlarge'  # 实例类型
instance_count = 1  # 实例数量
role_arn = 'role_arn'  # IAM角色ARN
bucket = 's3_bucket'  # S3存储桶
training_data = 's3://s3_bucket/training_data.csv'  # 训练数据路径
output_path = 's3://s3_bucket/output'  # 模型输出路径

# 创建SageMaker训练作业
response = sagemaker.create_training_job(
    TrainingJobName='my-training-job',
    AlgorithmSpecification={
        'TrainingImage': training_image,
        'TrainingInputMode': 'File'
    },
    RoleArn=role_arn,
    InputDataConfig=[
        {
            'ChannelName': 'training',
            'DataSource': {
                'S3DataSource': {
                    'S3DataType': 'S3Prefix',
                    'S3Uri': training_data,
                    'S3DataDistributionType': 'FullyReplicated'
                }
            },
            'ContentType': 'text/csv'
        }
    ],
    OutputDataConfig={
        'S3OutputPath': output_path
    },
    ResourceConfig={
        'InstanceType': instance_type,
        'InstanceCount': instance_count,
        'VolumeSizeInGB': volume_size
    },
    StoppingCondition={
        'MaxRuntimeInSeconds': 86400
    }
)

请注意，以上示例中的代码块仅为演示目的，并不能直接运行。您需要根据实际场景和需求进行相应的配置和修改。