خادم دفتر Jupyter
قم بتشغيل JupyterLab على عنوان IP ثابت ليس جهاز الكمبيوتر المحمول الخاص بك. أغلق الغطاء، قطار، عد غدا. قم بالاقتران مع زميل في الفريق من خلال مشاركة نفس نقطة نهاية SSH.
استضافة اناكوندا VPS
اناكوندا في بي اس,
كوندا تصل في ثوان.
Python VPS لعلوم البيانات على AMD EPYC + NVMe. كوكب المشتري، الباندا، scikit-تعلم جاهز.
سحابة مستقلة منذ 2008. من 2.48 $/شهر · root SSH خلال 60 ثانية.
تبدأ من $2.48/mo · خصم 50% · لا حاجة لبطاقة ائتمان
~ ssh root@conda-ams-001
متصل
root@conda-ams-001:~# كوندا --version
كوندا 24.5.0
root@conda-ams-001:~# conda create -n ml python=3.11 pandas scikit-learn -y
بيئة الحل: تم
تنزيل الحزم واستخراجها... تم
root@conda-ams-001:~# condaactivate ml && jupyter lab --ip=0.0.0.0
[I] يعمل Jupyter Server على https://0.0.0.0:8888
(مل) root@conda-ams-001:~# _
أناكوندا VPS في لمحة
Cloudzy يدير اناكوندا و مينيكوندا على خطط Linux VPS عبر 12 منطقة، تبدأ من 2.48 $ شهريًا. تتراوح الخطط من 512 MB to 64 GB DDR5 on تخزين NVMe مع 40 Gbps الوصلات الصاعدة. قم بتدوير JupyterLab، pandas وscikit-learn وNumPy وCPU PyTorch في أقل من خمس دقائق، ويستغرق التزويد 60 ثانية. تعمل Cloudzy بشكل مستقل منذ ذلك الحين 2008، يخدم أكثر من 122,000 مطور, ويتم تصنيفها 4.6 / 5 by 708+ reviewers على Trustpilot.
- السعر الابتدائي
- 2.48 $ / شهر
- كومة
- اناكوندا · مينيكوندا
- التزويد
- 60 ثانية
- المناطق
- 12 حول العالم
- اتفاقية مستوى وقت التشغيل
- 99.95%
- استعادة الأموال
- 14 يوما
لماذا يختار علماء البيانات Cloudzy؟
مساحة العمل التي يبقى مستيقظا.
أربعة أسباب تجعل دفاتر ملاحظاتك موجودة على خادم حقيقي.
AMD EPYC + NVMe
أحدث جيل من AMD EPYC، وتخزين NVMe فقط، وذاكرة DDR5. يقرأ الباندا ملف CSV بحجم 5 جيجابايت في ثوانٍ، وليس دقائق.
استرداد خلال 14 يومًا
جرب Anaconda على Cloudzy باستخدام دفتر ملاحظات حقيقي. قم بالإلغاء خلال 14 يومًا إذا لم يكن مناسبًا. لا رسوم الإعداد.
وقت تشغيل بنسبة 99.95%
قم بتشغيل خط أنابيب الباندا الطويل بين عشية وضحاها، ثم عد إلى دفتر الملاحظات الجاري تشغيله. يتم تتبع اتفاقية مستوى الخدمة لآخر 30 يومًا على Status.cloudzy.com.
مهندسون في الدردشة
عالقة في صراع conda env في منتصف الليل؟ نحن نجيب في دقائق، مهندسون، وليس قراء نصوص.
اختر المكدس الخاص بك
مكدس بيانات بايثون.
مخبوز مسبقًا بنقرة واحدة.
Anaconda لتوزيع Python العلمي الكامل ~ 3 غيغابايت، Miniconda إذا كنت تريد أن تكون بسيطة. يستمع JupyterLab على المنفذ 8888، ويقرأ الباندا الباركيه من NVMe الخاص بك بالمللي ثانية، قطارات scikit-Learn على نوى EPYC. صور CUDA موجودة في خطط GPU.
كوندا، بيب، مامبا، الشعر، مكالمتك
اناكوندا
التوزيع الكامل
مينيكوندا
الحد الأدنى من المثبت
JupyterLab
بيئة تطوير متكاملة للكمبيوتر المحمول
pandas
إطارات البيانات
NumPy
المصفوفات · linalg
scikit-تعلم
نماذج مل
CPU باي تورش
التعلم العميق
TensorFlow
استنتاج CPU
حالات الاستخدام
ما يركض عليه الناس
اناكوندا VPS.
هندسة بيانات الباندا
قم بمعالجة ملفات CSV وملفات الباركيه ومقتطفات SQL التي لا تتناسب مع RAM للكمبيوتر المحمول الخاص بك. قم بتركيب وحدة تخزين NVMe بسعة 1 تيرابايت، ثم قم بإضافة 16 جيجابايت إليها، وانتهي منها قبل الغداء.
تدريب scikit-تعلم
غابات عشوائية، تعزيز التدرج، XGBoost على مجموعات البيانات الحقيقية. تتفوق سرعة EPYC لكل نواة على وحدات المعالجة المركزية للكمبيوتر المحمول ويمكنك ترك عملية المسح لمدة 6 ساعات أثناء النوم.
البحوث الكمية
الاختبارات الخلفية، تحليل العوامل، مونت كارلو على بيانات القراد متعددة السنوات. تعمل بيئة Conda المثبتة على جعل دفاتر الملاحظات قابلة للتكرار عبر الفريق.
ETL وخطوط الأنابيب
قم بجدولة برنامج نصي Python مُدار بواسطة conda باستخدام cron أو systemd، أو اضغط على API (API)، أو قم بالتحويل، أو الكتابة إلى S3 أو Postgres. أنظف من تشغيله على جهاز كمبيوتر محمول.
التدريس والدروس
قم بتدوير بيئات الأناكوندا المتطابقة لورشة العمل. "تصدير conda env" مرة واحدة، و"إنشاء conda env" لكل طالب. لا "يعمل على الجهاز الخاص بي."
60s
التزويد
40 Gbps
الوصلة الصاعدة
NVMe فقط
تخزين
12
المناطق
99.95%
اتفاقية مستوى وقت التشغيل
14 يوما
استعادة الأموال
شبكة عالمية
12 منطقة. أربع قارات.
قم بإسقاط دفتر ملاحظاتك بالقرب من بياناتك.
تدريب حيث تعيش البيانات الخاصة بك. الاتحاد الأوروبي والولايات المتحدة والشرق الأوسط وآسيا، اختر المنطقة التي تقرأ منها حاوية S3 أو Postgres.
us-utah-1us-dal-1us-lax-1us-nyc-1us-mia-1eu-ams-1eu-lon-1eu-fra-1eu-zrh-1me-dxb-1ap-sgp-1ap-tyo-1
التسعير
ادفع مقابل ما تستخدمه فقط. هذا كل شيء.
بالساعة أو الشهر أو السنة. لا رسوم خروج. لا التزامات. حاليًا خصم 50% جميع الخطط.
1 GB DDR5
دفاتر Jupyter السريعة · الدروس
$3.48 /شهر
$6.95/mo −50%
انشر الآن
استرداد خلال 14 يومًا
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- كوندا / مينيكوندا جاهزة
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
الباندا / NumPy · مجموعات البيانات الصغيرة
$7.475 /شهر
$14.95/mo −50%
انشر الآن
استرداد خلال 14 يومًا
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- كوندا / مينيكوندا جاهزة
- Root SSH · KVM
الأكثر اختيارًا
4 GB DDR5
scikit-Learn · مجموعات البيانات الحقيقية
$14.47 /شهر
$28.95/mo −50%
انشر الآن
استرداد خلال 14 يومًا
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- كوندا / مينيكوندا جاهزة
- Root SSH · KVM
الأكثر اختيارًا
8 GB DDR5
DL على CPU · وظائف البيانات الثقيلة
$26.475 /شهر
$52.95/mo −50%
انشر الآن
استرداد خلال 14 يومًا
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- كوندا / مينيكوندا جاهزة
- Root SSH · KVM
التعليمات. اناكوندا VPS
أسئلة شائعة، إجابات مباشرة.
ما هو أناكوندا VPS؟
Anaconda VPS هو خادم سحابي Linux مع توزيع Anaconda Python المثبت مسبقًا (أو جاهز بنقرة واحدة). يمكنك الحصول على conda، وPython 3، وNumPy، وpandas، وscikit-learn، وJupyterLab، وأكثر من 7000 حزمة لعلوم البيانات، كلها معزولة عن الكمبيوتر المحمول الخاص بك، ويمكن الوصول إليها عبر SSH من أي مكان، وتعيش في 60 ثانية.
أناكوندا أو مينيكوندا، أيهما يجب أن أقوم بتثبيته؟
اختر Miniconda إذا كنت تريد أصغر حجم والحزم التي تستخدمها بالفعل فقط. اختر Anaconda Distribution إذا كنت تريد أن تكون مجموعة Python العلمية الكاملة التي يبلغ حجمها حوالي 3 جيجابايت جاهزة بمجرد إخراجها من الصندوق. يتم شحن كلاهما كصور بنقرة واحدة على Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS، ويمكنك التبديل لاحقًا باستخدام "conda install anaconda" أو العكس.
هل يمكنني تشغيل JupyterLab على Cloudzy VPS؟
نعم. قم بتشغيل JupyterLab باستخدام jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888، وافتح المنفذ في لوحة جدار الحماية، ووجه متصفحك إلى https://your-ip:8888. لإعداد خاص، قم بالنفق عبر SSH (`ssh -L 8888:localhost:8888`)، ولا حاجة إلى قواعد جدار الحماية ويتم تشفير حركة المرور.
ما مقدار RAM (RAM) التي أحتاجها للعمل في مجال علوم البيانات؟
1 GB is enough for tutorials and small CSVs. 4 GB handles real pandas pipelines on datasets up to a few million rows. 8–16 GB is the sweet spot for scikit-learn on 50M+ rows or PyTorch CPU inference. Anything bigger or you need a GPU, see /deep-learning-gpu/.
هل يدعم هذا أعباء عمل GPU؟
خطط Anaconda VPS هنا هي CPU فقط، وهي مصممة لـ Pandas وScikit-Learn وCPU PyTorch/TensorFlow. للحصول على CUDA أو RAPIDS أو التدريب على النماذج واسعة النطاق، راجع /gpu-vps/ و/deep-learning-gpu/. يتم تثبيت Anaconda بشكل نظيف على تلك الخطط أيضًا.
ما مدى سرعة التجهيز؟
بمجرد تأكيد الدفع، سيتم تفعيل VPS الخاص بك خلال 60 ثانية. يتم تثبيت Anaconda أو Miniconda خلال 2-3 دقائق أخرى عبر الصورة بنقرة واحدة، أو أقل من 60 ثانية لـ Miniconda من أداة تثبيت الضفيرة. سيكون لديك `conda --version` تعمل في أقل من خمس دقائق إجمالاً.
هل يمكنني مشاركة البيئات مع فريقي؟
نعم. يُنتج `conda env Export > Environment.yml` ملفًا محمولاً يمكن لزملائك في الفريق إعادة إنشائه باستخدام `conda env create -f Environment.yml`. يمكن الوصول إلى VPS عبر SSH بحيث يمكن لعدة مستخدمين الاقتران في نفس الصندوق، أو يمكن لكل منهم نشر خاص بهم مقابل 2.48 دولارًا شهريًا.
هل هناك وصول الجذر؟
نعم، كل Cloudzy VPS يأتي مزودًا بجذر SSH وتحكم كامل في kernel. قم بتثبيت حزم النظام باستخدام `apt`، أو قم بإعداد خدمات systemd لمهام التدريب طويلة الأمد، أو قم بتحميل وحدات تخزين NVMe الخارجية، أو قم بتشغيل Docker جنبًا إلى جنب مع conda. لا توجد قيود رمل.
هل يمكنني الترقية إذا نمت مجموعة البيانات الخاصة بي؟
نعم. يتم تغيير حجم RAM (RAM) وvCPU ووحدة التخزين مباشرة من اللوحة، وتكتمل معظم الترقيات في أقل من 60 ثانية دون توقف. ابدأ بسعة 1 جيجابايت للتعلم، ثم انتقل إلى 16 جيجابايت عندما تحتاج دفاتر ملاحظاتك إليها. الفواتير بالساعة تعني أنك لست مقيدًا بطبقة معينة.
هل هناك ضمان استرداد؟
نعم، 14 يومًا من الشراء، استرداد كامل المبلغ، دون طرح أي أسئلة. جرّب Anaconda على Cloudzy مع عبء عمل حقيقي للكمبيوتر المحمول وحدد ما إذا كان زمن الوصول والأداء والدعم سيصمد أمام ما استخدمته من قبل.
جاهزون متى أردت.
Conda جاهزة في 60 ثانية.
اختر خطة، اختر المنطقة، انقر. JupyterLab مفتوح قبل تناول قهوتك.
لا حاجة لبطاقة ائتمان · ضمان استرداد خلال 14 يومًا · إلغاء في أي وقت