当使用AWS SageMaker时，如果出现"容量错误：无法提供请求的机器学习计算能力"的错误，可能是由于没有足够的计算资源来满足您的请求。

解决此问题的一种方法是增加SageMaker实例的容量。以下是一个示例代码，可以使用AWS Python SDK（boto3）来增加SageMaker实例的容量：

import boto3

# 创建SageMaker实例
sm_client = boto3.client('sagemaker')
response = sm_client.create_notebook_instance(
    NotebookInstanceName='your-notebook-instance-name',
    InstanceType='ml.t2.medium',  # 根据您的需求选择适当的实例类型
    RoleArn='your-iam-role-arn',
    VolumeSizeInGB=30  # 增加实例的卷容量
)

# 等待实例创建完成
notebook_instance_status = ''
while notebook_instance_status != 'InService':
    response = sm_client.describe_notebook_instance(
        NotebookInstanceName='your-notebook-instance-name'
    )
    notebook_instance_status = response['NotebookInstanceStatus']
    print(f"Notebook instance status: {notebook_instance_status}")

在上述示例中，我们使用create_notebook_instance方法创建一个新的SageMaker实例，并通过VolumeSizeInGB参数增加了实例的卷容量。然后，我们使用describe_notebook_instance方法来获取实例的状态，直到实例的状态变为"InService"为止。

请确保替换示例代码中的your-notebook-instance-name和your-iam-role-arn为您自己的值。您还可以根据您的需求选择适当的实例类型和卷容量。

另外，请确保您有足够的AWS资源配额来创建所需的SageMaker实例。如果没有足够的配额，您可以提出增加配额的请求。